翼上5G网络：基于深度强化学习的无人机综合接入与回程方法
网络与互联网体系结构
2023-05-29 v3 人工智能
摘要
快速可靠的无线通信已成为人类生活中的关键需求。在任务关键型（MC）场景（例如自然灾害来袭时）中，使用传统无线网络提供无处不在的连接变得具有挑战性。在此背景下，基于无人机（UAV）的空中网络为快速、灵活和可靠的无线通信提供了有前景的替代方案。由于移动性、灵活部署和快速重配置等独特特性，无人机可以动态改变位置，在紧急场景中为地面用户提供按需通信。因此，使用无人机基站（UAV-BS）已被视为在MC场景中提供快速连接的合适方法。在本文中，我们研究如何在静态和动态环境中控制多个UAV-BS。我们使用系统级模拟器对MC场景建模，其中蜂窝网络的宏基站停止服务，并部署多个UAV-BS利用综合接入与回程（IAB）技术为灾区用户提供覆盖。利用从系统级仿真收集的数据，开发了深度强化学习算法来联合优化这些多个UAV-BS的三维放置，使其3D位置适应地面用户的移动。评估结果表明，所提算法能够支持UAV-BS的自主导航，以满足用户在吞吐量和掉线率方面的MC服务要求。
引用
@article{arxiv.2202.02006,
title = {5G Network on Wings: A Deep Reinforcement Learning Approach to the UAV-based Integrated Access and Backhaul},
author = {Hongyi Zhang and Zhiqiang Qi and Jingya Li and Anders Aronsson and Jan Bosch and Helena Holmström Olsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02006},
year = {2023}
}