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题名高动态无人机场景下多路径传输调度算法
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作者
何波
张龙
王敬宇
戚琦
张陆游
廖建新
费爱国
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机构
北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)
中国人民解放军
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出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第3期371-379,共9页
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基金
国家自然科学基金(62401080,62171057,U23B2001,62101064,62201072,62001054,62071067)
国防科技卓越青年科学基金(2023-JCJQZQ-004)
+1 种基金
中国博士后科学基金(BX20230052,2024M750256)
教育部-中国移动联合基金(MCM20200202,MCM20180101)资助。
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文摘
针对无人机多路径网络中传输要求,致力于解决路径参数差异导致的队头阻塞等问题,基于多路径快速UDP网络连接协议提出一种基于深度强化学习的多路径调度算法UAV-Path。综合考虑高动态无人机通信场景下时变且差异的多种路径参数,构建满足马尔可夫决策过程的深度强化学习模型,通过智能体与环境的交互学习最优多路径调度决策策略。真实环境测试结果表明,所提算法在传输吞吐量和延时方面优于传统启发式算法和统计算法。
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关键词
无人机通信
多路径调度
非对称多路径网络
mpquic协议
深度强化学习
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Keywords
UAV communications
multi-path scheduling
heterogeneous multi-path networks
mpquic protocol
deep reinforcement learning
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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