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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法，属于无人机辅助通信网络领域，包括：建立包含城市环境模型、无人机模型及信道模型的系统模型；定义最小化任务执行时间的优化问题；分别设计MTS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数、以及MMS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数；通过深度强化学习算法分别训练无人机在城市环境中的MTS模型与MMS模型，得到优化问题的目标；根据MTS模型和MMS模型，执行双阶段无人机部署，完成无人机从出发位置起飞到完成网络覆盖的数据收集任务。本发明能够支持多无人机长时间的安全部署，实现无人机在城市环境下的三维轨迹规划与高效部署，从而实现大规模区域下的网络覆盖。
主权项：1.基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、建立包含城市环境模型、无人机模型及信道模型的系统模型，城市环境模型涉及任务区域、建筑物集合以及地面用户集合；步骤S2、基于系统模型，定义最小化任务执行时间的优化问题，该优化问题受到无人机的位置和机动的约束、任务执行时间的约束、避障的约束、以及无人机网络覆盖和发射功率限制的约束；步骤S3、基于系统模型，分别设计MTS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数、以及MMS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数，在任务执行过程中，无人机需要依次经过MTS和MMS以完成城市环境下的网络覆盖任务；步骤S4、基于步骤S3所设计的MTS的马尔可夫过程和MMS的马尔可夫过程，通过深度强化学习算法分别训练无人机在城市环境中的MTS模型与MMS模型，在MTS模型训练过程中，目标为最小化MTS的任务时间TMTS，在MMS模型训练过程中，目标为最小化MMS的任务时间TMMS，两个阶段的任务时间之和即为步骤S2中的优化问题的目标Tmission＝TMTS+TMMS；步骤S5、根据步骤S4所得的MTS模型和MMS模型，执行双阶段无人机部署，完成无人机从出发位置起飞到完成网络覆盖的数据收集任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法
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