摘要
文中提出了一个异构网络下无人机基站辅助的弹性视频多播机制.结合SVC编码,将无人机动态部署和资源分配问题联合考虑,目的是最大化用户整体的视频质量.考虑到宏基站覆盖范围内用户的移动会使网络拓扑结构发生改变,传统的启发式算法难以应对用户移动的复杂性.对此,采用基于深度强化学习的DDPG算法训练神经网络来决策无人机的最佳部署位置和带宽资源分配比重.在模型收敛后,学习代理可以在较短的时间内找到最优的无人机部署和带宽分配策略.仿真结果表明,所提方案达到了预期目标并且优于现有的基于Q-learning的方案.
NETL
NSTL
维普
万方数据