基于深度强化学习与大规模MIMO技术的无人机导航
信号处理
2019-11-28 v5
摘要
无人机（UAV）技术已被认为是未来天空无线连接中有前景的解决方案，而无人机导航是最显著的开放研究问题之一，已引起研究界的广泛兴趣。然而，当前的无人机导航方案无法实时捕捉无人机运动并选择最佳无人机-地面链路，这些弱点削弱了无人机导航性能。为应对这些基本局限，本文中我们将最先进的深度强化学习与通过大规模多输入多输出（MIMO）技术的无人机导航相融合。具体而言，我们精心设计深度 Q 网络（DQN）以通过选择最优策略优化无人机导航，进而提出一种处理 DQN 的学习机制。DQN 被训练以使智能体能够借助强大的 Q-learning 基于接收信号强度决策导航无人机。仿真结果证实了所提方案在覆盖与收敛性上相对于其他方案的优越性。
引用
@article{arxiv.1901.10832,
title = {Deep Reinforcement Learning for UAV Navigation Through Massive MIMO Technique},
author = {Hongji Huang and Yuchun Yang and Hong Wang and Zhiguo Ding and Hikmet Sari and Fumiyuki Adachi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.10832},
year = {2019}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Vehicular Technology. doi: 10.1109/TVT.2019.2952549