MSD3强化学习控制器

采集耗时显著缩短

稳健记忆型深度强化学习策略，联合优化无人机轨迹与智能反射面相移，自适应完成数据采集任务。

Yujie, Peng · 宋铁成 · 宋晓勤 · 杨阳 · Wangdong, Lu

IEEE Transactions on Wireless Communications 2024

技术优势

适应真实城市场景

考虑实际三维城市地理特征与动态链路变化，而非简化模型，因此策略可直接用于城市部署。

任意起点启动

UAV无需预先指定起始位置，可从任意点自适应采集随机分布设备的数据，降低任务规划要求。

超越主流基准

仿真结果表明所提MSD3-IRS算法在完成时间上优于其他基于深度强化学习的主流基准算法。

应用场景

• 物联网数据采集：缩短大规模物联网数据采集任务的完成时间，提升数据新鲜度。
• 无人机通信：在三维城市场景中优化无人机轨迹，克服动态链路变化。
• 智能反射面：通过连续相位控制增强信号覆盖，辅助无人机数据采集。
• 多智能体协作：联合优化无人机与智能反射面，实现高效协同数据采集。