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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明公开了多无人机支持的通信和感知系统的AoI优化方法及系统，属于移动通信领域，构建多无人机支持的通信和感知系统模型，联合优化通信和感知波束形成、无人机与地面设备和潜在目标的连接关系、无人机动态轨迹来最小化地面设备的平均信息年龄，以此建立优化问题模型；采用深度强化学习算法，对所述优化问题模型进行求解使所述平均信息年龄持续更新，直到确定地面设备的平均信息年龄更新无变化后，结束优化，解决了系统延迟敏感问题，通过引入信息年龄来衡量信息新鲜度以达到降低时延的目的，在保证通信质量和感知要求的前提下，通过联合优化无人机轨迹、用户关联、目标传感选择以及通信和感知波束形成，使地面设备平均信息年龄最小化。
主权项：1.多无人机支持的通信和感知系统的AoI优化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多无人机支持的通信和感知系统模型，联合优化通信和感知波束形成、无人机与地面设备和潜在目标的连接关系、无人机动态轨迹来最小化地面设备的平均信息年龄，以此建立优化问题模型；采用深度强化学习算法，对所述优化问题模型进行求解使所述平均信息年龄持续更新，直到确定地面设备的平均信息年龄更新无变化后，结束优化；其中，深度强化学习算法为DDPG-D3QN算法，将所述优化问题构建为多智能体环境下的马尔科夫决策过程，将所述马尔可夫决策过程中的动作空间分为离散动作空间和连续动作空间，通过调用DDPG来处理连续动作空间中的通信和感知波束形成，通过调用D3QN来处理离散动作空间中的无人机移动方向选择。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 多无人机支持的通信和感知系统的AoI优化方法及系统
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