基于动态无人机机组的无人机通信网络自主调节

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）基于通信网络（UAV-based communication networks, UCNs）是未来移动网络的关键组成部分。为处理UCNs中的动态环境，强化学习（RL）因其强大的适应性决策能力而成为热门解决方案，无需依赖环境模型。然而，现有大量基于RL的研究关注假设UAV集合固定的控制策略设计。鲜有工作探讨当服务UAV发生动态变更时，UCNs应如何自适应调节。本文讨论了给定动态UAV集合的情况下，基于RL的自适应UCN调节策略设计，涵盖一般UCNs中的反应性策略以及太阳能供电UCNs中的主动性策略。首先提供了UCNs及其RL框架的概览。随后详述了潜在的研究方向，包括关键挑战与可能的解决方案。最后，通过一些我们最近的工作案例研究，启发创新性地处理动态UAV机组的不同RL算法。