【基于DQN和PyTorch无人机】【多智能体深度Q学习(MA-DQL)】分布式用户连接最大化在基于无人机的通信网络中研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布 · 927 阅读

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#python #pytorch #无人机

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着 5G/6G 通信技术、物联网（IoT）及智能装备的快速发展，用户对通信网络的覆盖范围、连接质量及灵活性提出了更高要求。传统地面通信基站受限于固定部署模式，在应急救援、偏远地区通信、大型集会临时通信等场景下，存在覆盖盲区多、部署周期长、成本高等问题。无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）凭借其机动性强、部署灵活、覆盖范围广等优势，成为构建临时通信网络的理想载体，可作为空中通信基站（UAV-BS）为地面用户提供通信服务，有效弥补地面通信网络的不足。

在基于无人机的通信网络中，分布式用户连接最大化是核心优化目标之一，即通过合理规划多架无人机的飞行轨迹、悬停位置及资源分配策略，使网络中能够稳定连接的地面用户数量最多，同时满足用户的通信质量要求（如信号强度、时延、误码率等）。然而，该问题面临诸多挑战：一是地面用户分布具有随机性和动态性，用户可能随时间移动或增减；二是无人机的飞行存在能量约束（续航时间有限）和运动约束（最大飞行速度、高度限制）；三是多无人机之间存在通信干扰，若位置规划不合理，会导致用户信号受扰，连接稳定性下降；四是网络状态（如用户位置、信道质量）具有不确定性，需算法具备实时决策与自适应调整能力。

传统优化方法（如整数规划、贪心算法）虽能在静态场景下求解简单问题，但面对动态、不确定的多无人机通信网络，存在计算复杂度高、实时性差、鲁棒性不足等问题。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）通过深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）拟合价值函数或策略函数，能够在复杂环境中实现端到端的决策优化，为解决该问题提供了新思路。其中，深度 Q 学习（Deep Q-Network, DQN）通过经验回放和目标网络机制，有效解决了传统 Q 学习在高维状态空间中的不稳定性问题；多智能体深度 Q 学习（Multi-Agent Deep Q-Learning, MA-DQL）则将 DQN 扩展至多智能体场景，使多架无人机能够在分布式决策框架下协同优化，无需集中式控制中心，提升了网络的灵活性和容错性。

PyTorch 作为一款开源深度学习框架，具有动态计算图、易用性强、生态丰富等优势，能够高效实现 DQN 与 MA-DQL 算法的建模、训练与部署，为算法在无人机通信网络中的应用提供技术支撑。因此，本研究基于 DQN 和 PyTorch 构建 MA-DQL 算法，用于求解无人机通信网络中的分布式用户连接最大化问题，对提升无人机通信网络的服务能力、拓展其实际应用场景具有重要的理论意义和工程价值。

二、问题模型建立