快或慢：一种用于无人机辅助物联网数据采集网络的自主速度控制方法
网络与互联网体系结构
2021-06-22 v1
摘要
无人机（UAV）因其出色的灵活性、机动性和低运营成本，已成为物联网数据采集网络的一种有效解决方案。然而，由于能量有限以及数据采集过程的不确定性，速度控制是优化无人机采集器能量使用效率与性能的最重要因素之一。本工作旨在开发一种新颖的自主速度控制方法来解决该问题。为此，我们首先将无人机动态速度控制任务建模为考虑其能量状态与位置的马尔可夫决策过程。由此，可采用 Q-learning 算法获得无人机的最优速度控制策略。为进一步提升系统性能，我们开发了一种高效的深度对决双重 Q-learning 算法，利用深度神经网络的突出特性以及先进的对决架构，快速稳定学习过程并获得最优策略。通过仿真结果，我们表明所提方案相比其他常规方法可实现高达 40% 的性能提升。重要的是，仿真结果还揭示了无人机能量与充电时间对系统性能的显著影响。
引用
@article{arxiv.2011.06134,
title = {Fast or Slow: An Autonomous Speed Control Approach for UAV-assisted IoT Data Collection Networks},
author = {Nam H. Chu and Dinh Thai Hoang and Diep N. Nguyen and Nguyen Van Huynh and Eryk Dutkiewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06134},
year = {2021}
}