能效最大化的无人机群三维部署策略分析

为了实现大规模随机分布的地面用户全覆盖,提出了基于系统能效最大化的无人机群三维(3D)部署方案,旨在满足用户QoS条件下实现用户“零冗余全覆盖”,同时优化无人机发射功率以提升系统能效。首先通过MCK(Modified Constrained K-means)算法优化无人机的二维平面部署;其次验证了无人机的垂直最佳高度存在且唯一,并且可以通过最小化路径损耗函数获得;最后利用CT(Constrained Threshold)算法优化无人机的发射功率。仿真结果表明,所提部署方案可以有效地优化多无人机的3D空间部署,大大提升系统的能量效率。

基于多无人机的空中计算网络资源分配算法

空中计算(over-the-Air Computation,AirComp)是一种有效提升分布式数据聚合效率的方法.现有研究大多采用单无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)方案,未考虑数据聚合质量和系统稳定性.为此,本文提出一种基于多UAV辅助的AirComp网络,旨在实现多个地面移动传感器(Ground Mobile Sensor,GMS)的高效聚合.为了改进数据采集质量并全面反映系统性能,本文设计了一个多约束优化问题,通过联合优化UAV-GMS关联、UAV三维(Three Dimensional,3D)部署、UAV去噪因子以及传输功率分配,以最大化系统的最小可达速率.针对多约束优化问题的非线性特征,本文提出一种AirComp网络下多UAV辅助的深度确定性策略梯度优化算法(DeepDeterministicPolicyGradient-basedoptimizationalgorithmformulti-UAVcooperationinAirCompnetwork,AirDDPG-UAV),用以协助多UAV在复杂环境下快速响应聚合任务.该算法利用深度强化学习的确定性策略对网络中的状态、行为和奖励进行优化,以最大化系统最小可达速率.数值结果显示,AirDDPG-UAV算法在保证较低的系统能耗和计算复杂度前提下,能够使系统最小可达速率提高15%,表明本文所提方案适用于分布式数据聚合,可以有效提高数据聚合效率.