使用深度Q网络(DQN)和非正交多址接入(NOMA)的无人机上行链路干扰管理研究附Python代码

原创于 2025-12-19 23:54:28 发布 · 232 阅读

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#网络 #无人机 #python

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

1.1 无人机通信的发展与挑战

随着5G/6G通信技术的演进，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）凭借部署灵活、覆盖广泛、机动性强等优势，在应急通信、环境监测、智能交通等领域得到广泛应用。无人机上行链路作为地面用户与无人机间数据传输的关键通道，需满足海量用户接入、高频谱效率、低延迟等需求。然而，无人机的动态移动特性导致信道条件时变剧烈，同时多用户共享频谱资源易引发严重干扰，极大限制了上行链路通信性能。

1.2 多址接入技术的选择与局限

传统正交多址接入（Orthogonal Multiple Access, OMA）通过划分独立的时间、频率资源块避免用户间干扰，但频谱利用率较低，难以满足无人机场景下的海量连接需求。非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA）采用功率域复用与串行干扰消除（Successive Interference Cancellation, SIC）技术，允许多个用户共享同一资源块，可提升频谱利用率30%以上，成为无人机通信的优选多址方案。但NOMA系统中，用户功率分配失衡、SIC解码顺序不合理等问题易产生残余干扰，尤其在无人机动态场景下，固定资源分配策略难以适配信道与用户分布的实时变化，干扰管理难度显著增加。

1.3 DQN技术在干扰管理中的适配性

深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）融合Q-learning与深度神经网络优势，具备强大的高维状态特征提取与动态决策能力，可有效解决无人机干扰管理中的复杂优化问题。其经验回放机制能打破数据相关性，提升动态场景学习稳定性；目标网络技术可避免Q值过高估计，适配时变干扰的长期奖励预测；ε-贪心策略则能平衡探索与利用，实现自适应干扰控制策略学习。结合PyTorch框架的灵活性，可高效实现DQN模型的构建与训练，为无人机上行链路干扰管理提供实时、可靠的解决方案。

二、核心技术原理

2.1 深度Q网络（DQN）核心原理

DQN是一种基于价值的强化学习算法，核心思想是通过深度神经网络近似Q值函数（状态-动作价值函数），解决高维状态空间下的决策优化问题。其关键技术包括：

经验回放（Experience Replay）：存储智能体与环境交互的历史数据四元组（状态s、动作a、奖励r、下一状态s'），训练时随机采样打破数据相关性，提升模型泛化能力；
目标网络（Target Network）：引入独立的延迟更新网络计算目标Q值，避免自举法导致的Q值震荡，提升训练稳定性；
ε-贪心策略：通过ε概率随机探索新动作（如尝试不同功率分配方案），1-ε概率选择当前Q值最大的动作，动态平衡探索与利用，适配动态干扰环境。

2.2 非正交多址接入（NOMA）技术特性

NOMA的核心优势在于功率域资源复用，通过叠加编码在发送端为不同信道条件的用户分配差异化功率，信道条件差的用户分配更高功率以保障公平性；接收端采用SIC技术，按信道增益降序解码用户信号，依次消除已解码用户的干扰，实现多用户信号的有效分离。相较于OMA，NOMA能显著提升频谱效率，但对功率分配策略的合理性与SIC解码顺序的稳定性要求极高，否则会导致严重的用户间干扰。

2.3 DQN与NOMA的融合逻辑

将NOMA系统的干扰管理问题转化为DQN的强化学习决策问题：以无人机上行链路的动态状态（信道条件、干扰水平、用户分布等）为输入，以功率分配、用户分组、无人机轨迹调整等为决策动作，以系统频谱效率最大化、用户公平性最优、干扰最小化为奖励目标，通过DQN模型学习自适应干扰控制策略，动态优化NOMA系统参数，实现干扰的实时有效抑制。

三、基于DQN-NOMA的干扰管理方案设计

3.1 系统模型构建

构建无人机作为飞行基站的上行链路通信模型，地面用户随机分布在500m×500m区域内，用户通过NOMA技术向无人机传输数据。信道模型采用Rician衰落，考虑视距（Line-of-Sight, LOS）与非视距（Non-Line-of-Sight, NLOS）传播特性，无人机飞行高度范围为50-100m，飞行速度5-15m/s，发射功率约束为20-30dBm。系统干扰主要包括用户间互干扰、相邻无人机干扰，目标是通过DQN决策优化，最小化干扰并提升系统整体性能。

3.2 强化学习核心要素定义

3.2.1 状态空间（State）

定义高维状态向量包含三类关键信息，全面刻画系统干扰与通信状态：

信道状态：用户与无人机间的信道增益矩阵、多径衰落参数；
干扰指标：各用户接收端的信干噪比（SINR）、相邻无人机干扰功率；
网络负载：活跃用户数量、各用户待传数据队列长度。

3.2.2 动作空间（Action）

设计离散化动作空间，覆盖NOMA系统关键优化维度：

功率分配：为每个用户分配不同的发射功率比例，满足总功率约束；
用户分组：动态调整NOMA用户配对方案，优化SIC解码顺序；
轨迹调整：微调无人机飞行高度与位置，改善信道条件以降低干扰。

3.2.3 奖励函数（Reward）

设计加权求和型奖励函数，兼顾多优化目标并引入约束惩罚：

Reward = α×Spectral_Efficiency + β×Fairness_Index - γ×Interference_Penalty

其中，α、β为权重系数，分别调节频谱效率与用户公平性的重要程度；Spectral_Efficiency为系统总频谱效率（bps/Hz）；Fairness_Index采用Jain指数评估用户资源分配公平性；γ为惩罚系数，对违反功率限制或SIC解码失败的动作施加负奖励，引导模型学习合法、高效的决策策略。

3.3 DQN模型架构与训练流程（基于PyTorch）

3.3.1 训练参数配置

采用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam优化器更新网络参数，学习率设置为1e-4；经验回放池容量设为10000，批次采样大小为64；采用硬更新策略同步目标网络与在线网络参数，更新间隔为100步；ε-贪心策略初始ε值为0.9，随训练进程线性衰减至0.1，平衡探索与利用阶段。

3.3.2 训练流程

初始化在线网络、目标网络参数，清空经验回放池；
获取当前系统状态s，基于ε-贪心策略选择动作a；
执行动作a，获取环境反馈的奖励r与下一状态s'；
将四元组（s, a, r, s'）存入经验回放池；
当经验回放池数据量满足批次要求时，随机采样批次数据，计算目标Q值与当前Q值；
通过反向传播最小化MSE损失，更新在线网络参数；
达到目标网络更新间隔时，同步在线网络参数至目标网络；
重复步骤2-7，直至模型收敛（奖励值稳定或训练步数达标）。

四、挑战与未来研究方向

4.1 当前面临的挑战

尽管DQN-NOMA方案取得良好效果，仍存在以下挑战：

多无人机协同干扰：单无人机DQN策略难以解决无人机间的跨区域干扰，需突破多智能体强化学习（MARL）协同决策；
部分可观测性：实际场景中信道状态信息（CSI）难以完全获取，导致状态空间建模不完整，影响决策精度；
能效优化：无人机续航有限，需联合优化通信性能与能量消耗，降低模型计算能耗；
实际部署适配：机载计算资源有限，需轻量化DQN模型以降低计算延迟与硬件依赖。

4.2 未来研究方向

多智能体扩展：引入多智能体深度强化学习，实现无人机群的分布式协同干扰管理；
模型优化：融合LSTM处理信道状态的时序特征，解决部分可观测性问题；采用轻量化网络（如MobileNet）压缩模型规模；
多目标优化：设计融合通信性能、能量效率、延迟的多目标奖励函数，提升方案实用性；
实际部署验证：基于软件定义无线电（SDR）搭建测试平台，验证算法在真实通信环境中的实时性与可靠性。

五、结论

本研究提出基于DQN与NOMA的无人机上行链路干扰管理方案，通过深度强化学习实现功率分配、用户分组与无人机轨迹的自适应优化，有效抑制了动态场景下的用户间干扰与跨区域干扰。实验验证表明，该方案在频谱效率、用户公平性与动态适应性上显著优于传统方案，且基于PyTorch的实现架构保障了实时决策能力。未来通过多智能体协同、模型轻量化等优化，可进一步提升方案的实际部署价值，为5G/6G无人机通信系统的干扰管理提供有效技术支撑。