空中网络轨迹与无线电资源的非迭代优化
系统与控制
2024-12-02 v2 机器学习
系统与控制
摘要
我们考虑实际的端到端服务质量(QoS)和通信调度,解决了一个联合轨迹规划、用户关联、资源分配和功率控制问题,以最大化空中物联网网络中的比例公平性。尽管该问题由来已久,但除了以往方法从未考虑过用户特定和时间特定的QoS之外,我们还指出了大多数文献所采用的坐标优化方法中普遍存在的一个错误。坐标优化方法在固定轨迹下反复优化无线电资源,反之亦然,当所有变量均可微时,它们通常收敛至局部最优。然而,在诸如轨迹与无线电资源联合优化的混合整数问题中,这些方法常停滞于非稳定点,显著降低了网络效用。我们通过将所构建的问题转化为马尔可夫决策过程(MDP)来绕过这一问题。利用MDP的有利特性,我们设计了一个无需初始轨迹选择即可协同优化轨迹与无线电资源的非迭代框架。所提框架可结合多种轨迹规划算法,如遗传算法、树搜索和强化学习。与多种基线的广泛比较验证了所提框架显著优于现有最先进方法,几乎达到全局最优。我们的实现代码可在 https://github.com/hslyu/dbspf 获取。
引用
@article{arxiv.2405.01314,
title = {Non-iterative Optimization of Trajectory and Radio Resource for Aerial Network},
author = {Hyeonsu Lyu and Jonggyu Jang and Harim Lee and Hyun Jong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01314},
year = {2024}
}
备注
This paper has been accepted for publication in the IEEE Transactions on Wireless Communications