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针对配置大规模MIMO的多无人机空地网络中的动态资源分配问题,从最大化系统吞吐量的角度出发,该文提出一种基于K-臂赌博机的强化学习算法联合优化多个无人机的用户选择与功率分配策略。首先根据地理位置对用户进行分簇,利用簇中心节点规划无人机飞行路径;其次在不考虑无人机之间端到端通信的情况下,将多无人机资源分配问题转化为相互独立的多个智能体强化学习问题;最后提出分幕式多智能体多状态K-臂赌博机算法来实现用户选择与功率分配的联合优化。通过将无人机每个时刻的位置索引定义为状态空间,从而使得无人机可动态适配自身位置及信道的动态变化。仿真结果表明,所提方案可根据环境状态变化自主智能调整资源分配策略,相比于已有方案能有效提升系统总吞吐量。  相似文献   
2.
利用对实际调制信号的星座映射设计,置乱已调符号的星座来保护调制方式和已调信息,从而保证信息传输的安全.提出一种基于信道系数的星座模糊设计(Constellation Obfuscation base on Channel coefficient,COC)方案,利用无线信道互易性和时变性特点,将信道系数作为初始密钥,在不...  相似文献   
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