物联网中考虑无人机电池补给的年龄与功耗优化多无人机路径学习
信号处理
2023-01-10 v1 网络与互联网体系结构
摘要
在许多新兴物联网（IoT）应用中，信息的时效性是一项重要设计准则。信息年龄（AoI）量化了所接收信息或状态更新的新鲜度。本工作考虑在 IoT 网络中部署 IoT 设备；多架无人机（UAV）作为传感器与基站之间的移动中继节点。我们制定了一个优化问题，在最小化接收消息的 AoI 与设备能耗的同时联合规划无人机轨迹。该解考虑了无人机电池寿命及飞往补给站的飞行时间，以确保无人机的绿色运行。这一复杂优化问题使用深度强化学习算法高效求解。特别地，我们提出一个深度 Q 网络（deep Q-network），作为函数逼近以估计状态-动作值函数。所提方案收敛迅速，且与贪婪算法（GA）、最近邻（NN）和随机游走（RW）等基准算法相比，实现了更低的遍历年龄与遍历能耗。
引用
@article{arxiv.2301.03423,
title = {Multi-UAV Path Learning for Age and Power Optimization in IoT with UAV Battery Recharge},
author = {Eslam Eldeeb and Jean Michel de Souza Sant'Ana and Dian Echevarría Pérez and Mohammad Shehab and Nurul Huda Mahmood and Hirley Alves},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03423},
year = {2023}
}
备注
in IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2022. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2209.09206