面向绿色移动物联网的智能6G天空网络

6G的愿景是连接万物，同时能效比5G高出百倍。得益于其利用环境能源的能力，能量收集（EH）在缓解满足此类冲突需求的挑战方面前景广阔。此外，当涉及到作为实现万物互联基础之一的物联网（IoT）时，对能量收集的需求可能变得不可或缺。物联网不仅涉及连接数量庞大且难以触及的设备。然而，好消息是，无人机（UAV）凭借其灵活性和易于部署的特点，正逐渐在基础设施缺乏时提供通信服务。将无人机与物联网融合颇具意义，因为前者不仅可以为物联网提供灵活的连接，还能无视任何限制为其供电。然而，管理无人机辅助的物联网资源以满足特定的数据通信和能量收集质量指标，同时最小化无人机消耗的能量，是一个重大挑战，因为这对应于一个非凸优化问题。当物联网网络设备是移动的时，情况显然会变得更糟。得益于人工智能（AI）在解决复杂问题上的成功，在本项目中，我们依靠深度确定性策略梯度（DDPG）技术来管理无人机辅助的物联网资源。我们的结果表明，DDPG实现了三个目标的联合优化，即总数据速率和收集能量的最大化，以及能耗的最小化，同时性能优于传统的数学方案。本项目的代码已在 https://github.com/QusaiBshiwa/Smart-6G-Sky-for-Green-Mobile-IOT-Networks 公开。