基于图神经网络的无人机通信布局与传输设计优化
信号处理
2024-10-04 v1
摘要
本文将图神经网络应用于无人机通信，以优化布局和传输设计。我们考虑一个多用户多输入单输出无人机通信系统，其中无人机旨在寻找一个悬停位置并以最大能量效率服务用户。为了促进基于图神经网络的学习，我们采用混合最大比传输和迫零方案来设计波束成形向量，并通过手动设置边特征来实现特征增强。此外，我们提出了一种两阶段基于图神经网络的模型，其中第一阶段和第二阶段分别产生布局和传输设计。这两个阶段通过残差连接，并且它们的可学习权重通过无监督学习进行联合优化。数值结果验证了所提模型的有效性，并验证了其对无人机天线和用户的可扩展性。
引用
@article{arxiv.2410.02277,
title = {GNN-Enabled Optimization of Placement and Transmission Design for UAV Communications},
author = {Qinyu Wang and Yang Lu and Wei Chen and Bo Ai and Zhangdui Zhong and Dusit Niyato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02277},
year = {2024}
}