多无人机辅助通信中用户匹配与频谱资源联合优化方法

针对多无人机作为空中基站为地面设备提供临时服务的动态频谱分配问题,主要考虑无人机与地面用户匹配、子信道分配和功率分配三个方面。为了保证用户通信的公平性,在考虑频谱复用和共信道干扰的情况下,以最大化地面用户最小传输速率为目标,提出了一种用户匹配与频谱资源联合优化算法来解决上述混合整数非线性优化问题,通过聚类算法优化无人机与地面用户的最佳匹配,通过块坐标下降法迭代优化子信道分配和功率分配。仿真实验分析表明,提出的求解方法可以有效提升用户的传输速率,保证用户通信公平性。

基于多智能体强化学习的混合博弈模式下多无人机辅助通信系统设计

空天地一体化通信作为未来6G的发展方向,很好地弥补了当前无线通信覆盖不足的弊端。该文提出一种基于多智能体强化学习(MARL)的多无人机(Multi-UAV)辅助通信算法,在用户与无人机(UAVs)构成的混合博弈模式下求解纳什均衡近似解,解决了动态环境下UAVs轨迹设计、多维资源调度以及用户接入策略联合优化问题。结合马尔可夫博弈概念建模该连续决策过程,以集中训练分布式执行(CTDE)机制,将近端策略优化(PPO)算法扩展到多智能体领域。针对离散与连续共存的动作空间设计了两种策略输出模式,并且结合Beta策略改进实现,最后通过仿真实验验证了算法的有效性。