論文の概要: Resilient UAV Swarm Communications with Graph Convolutional Neural
Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16048v1
- Date: Wed, 30 Jun 2021 13:24:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-01 15:19:20.435970
- Title: Resilient UAV Swarm Communications with Graph Convolutional Neural
Network
- Title(参考訳): グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた弾力性uav群通信
- Authors: Zhiyu Mou, Feifei Gao, Jun Liu, and Qihui Wu
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)Swarm Network(USNET)の自己修復問題について検討する。
本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)を提案する。
我々はまた、自己修復プロセス中にUAVが通信接続を再構築できるようにするGCNベースの軌道計画アルゴリズムを開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.642191296355435
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study the self-healing problem of unmanned aerial vehicle
(UAV) swarm network (USNET) that is required to quickly rebuild the
communication connectivity under unpredictable external disruptions (UEDs).
Firstly, to cope with the one-off UEDs, we propose a graph convolutional neural
network (GCN) and find the recovery topology of the USNET in an on-line manner.
Secondly, to cope with general UEDs, we develop a GCN based trajectory planning
algorithm that can make UAVs rebuild the communication connectivity during the
self-healing process. We also design a meta learning scheme to facilitate the
on-line executions of the GCN. Numerical results show that the proposed
algorithms can rebuild the communication connectivity of the USNET more quickly
than the existing algorithms under both one-off UEDs and general UEDs. The
simulation results also show that the meta learning scheme can not only enhance
the performance of the GCN but also reduce the time complexity of the on-line
executions.
- Abstract(参考訳): 本稿では、予測不能な外乱(UED)の下で通信接続を迅速に再構築するために必要な無人航空機(UAV)群ネットワーク(USNET)の自己修復問題について検討する。
まず, 1 つの UED に対応するために, グラフ畳み込みニューラルネットワーク (GCN) を提案し, オンラインでUSNET の回復トポロジを求める。
次に,一般のuedsに対応するために,自己修復プロセス中にuavが通信接続を再構築できるgcnベースの軌道計画アルゴリズムを開発した。
また,GCNのオンライン実行を容易にするメタ学習方式を設計する。
数値計算により,提案アルゴリズムは1オフUEDと一般UEDの両方で既存のアルゴリズムよりも高速にUSNETの通信接続を再構築可能であることが示された。
また, シミュレーションの結果から, メタ学習方式はGCNの性能を高めるだけでなく, オンライン実行の時間的複雑さを低減できることがわかった。
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