論文の概要: UAV Base Station Trajectory Optimization Based on Reinforcement Learning in Post-disaster Search and Rescue Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10338v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 11:47:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 09:53:51.235570
• Title: UAV Base Station Trajectory Optimization Based on Reinforcement Learning in Post-disaster Search and Rescue Operations
• Title（参考訳）: 災害後の探索・救助作業における強化学習に基づくUAV基地局軌道最適化
• Authors: Shiye Zhao, Kaoru Ota, Mianxiong Dong
• Abstract要約: 災害のため、地上基地局(TBS)は部分的にクラッシュする。一部のユーザ機器(UE)は保存されない。無人航空機(UAV)を航空基地局として配備することは、UEを迅速にカバーする方法である。 本稿では,航空基地局として利用可能なTBSと協調してUAVを配備する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.619839349229437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Because of disaster, terrestrial base stations (TBS) would be partly crashed. Some user equipments (UE) would be unserved. Deploying unmanned aerial vehicles (UAV) as aerial base stations is a method to cover UEs quickly. But existing methods solely refer to the coverage of UAVs. In those scenarios, they focus on the deployment of UAVs in the post-disaster area where all TBSs do not work any longer. There is limited research about the combination of available TBSs and UAVs. We propose the method to deploy UAVs cooperating with available TBSs as aerial base stations. And improve the coverage by reinforcement learning. Besides, in the experiments, we cluster UEs with balanced iterative reducing and clustering using hierarchies (BIRCH) at first. Finally, achieve base stations' better coverage to UEs through Q-learning.
• Abstract（参考訳）: 災害のため、地上基地局(TBS)は部分的にクラッシュした。 一部のユーザー機器(UE)は保存されていない。 無人航空機(UAV)を航空基地局として配置することは、UEを迅速にカバーする方法である。 しかし、既存の方法はUAVのカバレッジのみを指す。 これらのシナリオでは、すべてのTBSがもはや機能しないディスカスター後の領域におけるUAVの展開に重点を置いている。 TBSとUAVの組み合わせに関する限られた研究がある。 本稿では,航空基地局として利用可能なTBSと協調してUAVを配備する手法を提案する。 強化学習によってカバー範囲を改善します さらに,実験では,まず階層構造(BIRCH)を用いて反復還元とクラスタリングのバランスをとるUEをクラスタリングした。 最後に、Qラーニングを通じて基地局のUEに対するより良いカバレッジを達成する。

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