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基于MADDPG的无人机辅助通信功率分配算法

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针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)作为空中基站辅助通信的吞吐量和公平性问题,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradi-ent algorithms,MADDPG)的功率分配算法,该算法通过联合优化UAV基站的功率分配和用户接入以提高系统吞吐量和公平性.本文首先构建了 UAV基站为地面建立通信服务的三维场景,然后通过联合功率、用户关联和UAV位置约束,构建了吞吐量和公平性最大化的问题模型.考虑到该问题的复杂性,本文将所构建的优化问题建模为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),通过引入深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient algorithm,DDPG)解决该问题.仿真结果表明,本文提出的基于MADDPG的UAV基站功率分配算法与其他算法相比,可以有效地提升系统的吞吐量和用户的公平性,提高通信的服务质量.
Algorithm of UAV auxiliary communication power allocation based on multi-agent deep deterministic policy gradient algorithms

陈剑、杨青青、彭艺

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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500

昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,云南 昆明650500

无人机(UAV) 功率分配 深度强化学习(DRL) 吞吐量 通信公平性

国家自然科学基金

61761025

2023

10.16136/j.joel.2023.03.0254

光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
年,卷(期)：2023.34(3)
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