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公开(公告)号：CN117856903A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311668991.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的海上无人机光链数据传输方法，属于海洋监测无线通信技术领域，包括如下步骤：建立初步的光通信连接；无人机将自身观测状态通过射频信号发送给中央基站，中央基站接收所有无人机的观测信息并进行协同操作；中央基站将动作决策通过射频信号发送给每个无人机，所有无人机协同地做出相应的动作稳定自身飞行状态；海上无人机光链进行数据传输，使无人机之间协同抵抗海风的扰动，实时地保持稳定的数据传输。本发明是基于多智能体强化学习的海上无人机光链数据传输方法，通过无人机之间的协同提供可靠的数据传输并优化能量消耗，可适用于海风等复杂环境下的高速、长距离可靠光通信数据传输需求。
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公开(公告)号：CN117376934B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311675962.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 山东科技大学
IPC: H04W16/18 , H04W16/26 , H04W4/02 , H04W4/029 , H04B7/155 , H04B7/185 , H04B11/00 , H04B13/02 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 需求。本发明公开了一种基于深度强化学习的多无人机海上移动基站部署方法，属于海空无线通信技术领域，包括如下步骤：步骤1、在目标区域中部署携带水听器的无人机、水下自主航行器并进行初始化；步骤2、无人机动态部署系统采用基于多智能体深度确定性策略梯度的强化学习算法进行动作决策；步骤3、无人机继续执行强化学习算法，调整下一步移动方向；步骤4、无人机同步更新状态信息；若无人机覆盖区域内水下自主航行器数量和流量不均衡、无人机能量消耗大，则重新执行步骤2；否则，重复执行步骤3‑步骤4，(56)对比文件罗汉江.海洋监测传感器网络关键技术研究《.CNKI-硕士论文》.2011,全文.Mingxing Jiang;Zhongwen Guo;etc..OceanSense: A practical wirelesssensor network on the surface of the sea.《2009 IEEE International Conference onPervasive Computing and Communications》.2009,全文.Luo, HJ (Luo, Hanjiang) [1];Wang, JL(Wang, Jinglong) [1]，ETC..Recent Progressof Air/Water Cross-BoundaryCommunications for Underwater SensorNetworks: A Review《. ISI_Web of Science》.2022,88360-8382.Jun Ye, Chengxi Li，ETC..Deep Learningin Maritime Autonomous Surface Ships:Current Development and Challenges.《SpringerLink》.584-601.Zhizun Qin，Hanjiang Luo，etc..AnInformative Path Planning for Multi-granularity Collaborative Search viaMultiple UAVs《.ACM TURC '23: Proceedingsof the ACM Turing Award CelebrationConference - China 2023July》.2023,100-101.孟祥云.海洋观测网络无线通信资源优化分配《.CNKI 硕士论文》.2023,全文.罗汉江.海洋物联网水面及水下多模通信技术研究进展_《.CNKI》.2023,全文.Jinglong Wang;Hanjiang Luo，ETC..Reliable Water-Air Direct WirelessCommunication: Kalman Filter-AssistedDeep Reinforcement 《.2022 IEEE 47thConference on Local Computer Networks(LCN)》.2022,233-238.Zikai Feng;Mengxing Huang;ETC..Multi-Agent Reinforcement Learning With PolicyClipping and Average Evaluation for UAV-Assisted Communication Markov Game《. IEEETransactions on IntelligentTransportation Systems ( Volume: 24,Issue: 12, December 2023)》.2023,12481-14292.
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公开(公告)号：CN117856903B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311668991.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的海上无人机光链数据传输方法，属于海洋监测无线通信技术领域，包括如下步骤：建立初步的光通信连接；无人机将自身观测状态通过射频信号发送给中央基站，中央基站接收所有无人机的观测信息并进行协同操作；中央基站将动作决策通过射频信号发送给每个无人机，所有无人机协同地做出相应的动作稳定自身飞行状态；海上无人机光链进行数据传输，使无人机之间协同抵抗海风的扰动，实时地保持稳定的数据传输。本发明是基于多智能体强化学习的海上无人机光链数据传输方法，通过无人机之间的协同提供可靠的数据传输并优化能量消耗，可适用于海风等复杂环境下的高速、长距离可靠光通信数据传输需求。
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公开(公告)号：CN117376934A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311675962.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 山东科技大学
IPC: H04W16/18 , H04W16/26 , H04W4/02 , H04W4/029 , H04B7/155 , H04B7/185 , H04B11/00 , H04B13/02 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多无人机海上移动基站部署方法，属于海空无线通信技术领域，包括如下步骤：步骤1、在目标区域中部署携带水听器的无人机、水下自主航行器并进行初始化；步骤2、无人机动态部署系统采用基于多智能体深度确定性策略梯度的强化学习算法进行动作决策；步骤3、无人机继续执行强化学习算法，调整下一步移动方向；步骤4、无人机同步更新状态信息；若无人机覆盖区域内水下自主航行器数量和流量不均衡、无人机能量消耗大，则重新执行步骤2；否则，重复执行步骤3‑步骤4，直到无人机的平均覆盖范围得分和公平性得分最大且能量消耗小。本发明适用于海上无人机移动基站与水下自主航行器海空跨介质通信覆盖需求。
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