多无人机轨迹DMTD算法

接入率近0.9

一种基于深度强化学习的分布式三维多无人机轨迹设计算法，在密集用户分布下实现高接入率与低能耗的网络服务。

何华森 · Wenke, Yuan · 陈双武 · 姜晓枫 · 杨锋 · 杨坚

IEEE Transactions on Communications 2024

参数信息

用户接入率

0.9

数据量提升

6

技术优势

接入率近0.9

在密集随机分布用户场景下，DMTD算法通过深度强化学习迭代交互，使无人机学会选择最优飞行高度与轨迹，从而大幅提升用户接入率。

传输量6倍

相比现有算法，DMTD在相同场景下传输的数据量是其6倍，意味着同等能耗下能承载更多业务。

能耗更低

DMTD算法在提高接入率与数据量的同时，仅付出相对较低的能耗，保障了无人机网络的续航能力。

分布式决策

算法采用分布式结构，各无人机独立与环境交互探索最优轨迹，避免集中式控制的通信瓶颈，更适合大规模部署。

应用场景

• 应急通信组网：灾害后快速搭建无人机基站网络，为灾区用户提供高接入率通信覆盖。
• 无人机基站部署：为大范围热点区域部署多无人机基站，实现高接入率和公平服务。
• 无人机集群协同：多无人机分布式协同轨迹决策，无需集中控制即可优化整体网络性能。
• 热点区域通信增强：针对热点地区通信拥塞，利用无人机基站增强覆盖并大幅提升数据传输量。
• 空中网络优化：通过三维轨迹优化提升空中网络多目标性能，包括接入率、公平性和能耗。