CN115866574B 一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法 （贵州大学）_第1页
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一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨本发明公开了一种面向灾区救援的多无人(RF)通信模块和自由空间光(FSO)通信模块的无强K_means算法和扩展多模态深度强化学习算同轨迹优化方法。同时基于多模态深度强化学比，本发明还提高了RF分配效率和FSO通信回传2通过所述无人机用户通信模型获得无人机与用户之间的平通过所述用户移动模型获得用户的移动速度与通过所述无人机基站通信模型获得不同可见度下无人机与基基于平均路径损失、用户的移动速度与移动方向、无人机与基站的基于无人机的传输功率、所述平均路径损失、加性高斯白噪声功率计算无所述分布式部分可观察马尔可夫四元组包括观察数据、状态空间、所述奖励函数基于最大化连接用户数量和全局奖励函数rau(t)的表达式如下：i利用中性化训练价值网络将所述分布式部分可观察马尔可夫四元组转化为马尔科夫过程，对无人机建模利用了actor_critic框架，actor_critic框架具有两个关键组件actor通过最大化奖励目标函数来更新策略网络参数，找出最优策略使智能体获32.根据权利要求1所述的面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，其特征在所述平均路径损失的获取过程包括：分别获取视距无线传输中与非3.根据权利要求1所述的面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化方法，其特征在所述无人机基站通信模型包括：基于能见度判断环境质量函数值，λ4如何利用搭载FSO通信模块(与远程基站连接)及多用户及多无人机协同环境中的模型建立及接入匹配的机制是[0004]作为人工智能分支之一的强化学习通决应急通信多无人机协同工作的状态空间和动作空间的5之间的仰角获得建立非视距无线传输的概率，将路径损耗与对应的传输概率相乘后加和，b为平均接收[0023]其中，Θmu代表的是断联的用户数，由公式emu=Nmu-"Nmu计算得出，6[0026]本发明将FSO通信与RF通信结合的无人机作为中继基站为地面用户提供通信服[0029]图2为本发明实施例中的基于多模态深度强化学习的无人机轨迹优化算法流程[0032]如图1_2所示，本实施例中提供一种面向灾区救援的多无人机飞行搜救轨迹优化[0037]S101：建模无人机和移动用户之间视距无线传输(LoS)的通信模型。设和分别为LoS和非视距无线传输(NLoS)中无人机i和移动用户j之间的路径损耗：7[0050]其中σ为加性高斯白噪声(AWGN)功率，Nuav是无人机数量，pj为无人机的传输功8pb为平均接收[0064]其中dik表示无人机i和地面基站k之间的距离，hk为地面基站的高度。α的单位为[0071]这里代表的是在时隙t无人机i的位置9[0077]这里每个无人机在时隙t保持固定高度，同时沿着左右和前后飞行不同个数的单12n)和[0088]在多模态强化学习算法中本实施例对无人机建模利用了actor_critic框架，人机不断与环境交互得到一个完整序列τ存放到经验回放区D={t'},则有所有阶段的奖[0091]vs](23)KLmaxKLmin任何熟

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