本發明公開了一種使用強化學習獲得輔助蜂窩網絡的無人機中繼軌跡的方法,輸入無人機起始位置,無人機電池最大容量,最大回合數,折扣因子,學習率,動作利用率,采用Q學習設計能量受限的無人機軌跡。本發明綜合考慮基站的天線輻射模式、回程約束、無人機能量消耗,建立了一個有實際意義的無人機電池能量受限的軌跡優化問題,分析待解決的軌跡設計問題,將無人機軌跡設計問題轉化為離散時間決策過程并轉用Q學習解決問題,能設計無人機最佳軌跡,充分利用無人機電池能量帶來最大用戶頻譜效率的提升。
聲明:
“使用強化學習獲得無人機中繼軌跡的方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)