移动蜂窝连接无人机：天空极限的强化学习
信息论
2020-09-22 v1 人工智能
math.IT
摘要
蜂窝连接的无人机(UAV)在连接性和能效方面面临若干关键挑战。通过基于学习的策略，我们提出了一种通用的新颖多臂老虎机(MAB)算法，在考虑无人机任务完成时间的情况下，降低其断开时间、切换率和能耗。通过将问题表述为无人机速度的函数，我们展示了这些性能指标(PIs)如何通过采用相应学习参数的适当范围得以改善，例如与盲策略相比切换率降低 50%。然而，结果表明学习参数的最优组合关键取决于任何特定应用以及各性能指标在最终目标函数中的权重。
引用
@article{arxiv.2009.09815,
title = {Mobile Cellular-Connected UAVs: Reinforcement Learning for Sky Limits},
author = {M. Mahdi Azari and Atefeh Hajijamali Arani and Fernando Rosas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09815},
year = {2020}
}
备注
Accepted to present at IEEE Globecom2020