基于 Top-k 多臂老虎机学习的微型无人机群体内容分发

本文提出了一种面向灾害场景的内容管理系统，其中通信基础设施通常受损。该系统利用固定式和移动式微型无人机构建混合网络，旨在为受隔离的社区提供关键内容访问。 在所developed的架构中，配备垂直和横向链路的固定锚点无人机服务于单个灾害影响社区内的用户。而具有增强机动性的移动微型搬运无人机跨越多个此类社区扩展覆盖范围。主要目标是构建一个动态学习缓存策略的内容分发系统，以最大化缺乏通信基础设施的用户获得内容可达性。该工作的核心贡献是采用去中心化 Top-k 多臂老虎机学习方法的自适应内容分发框架，以高效决策无人机缓存。该方法考虑内容流行度的地理时序变化以及用户需求的多样性。此外，还提出了选择性缓存算法，通过利用无人机间的信息共享来最小化冗余内容副本。通过功能验证和性能评估，证明该框架在不同网络规模、微型无人机群体以及内容流行度分布下表现出 improved 系统性能和适应性。