論文の概要: Aerial Reliable Collaborative Communications for Terrestrial Mobile Users via Evolutionary Multi-Objective Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05824v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 09:15:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:40.484186
• Title: Aerial Reliable Collaborative Communications for Terrestrial Mobile Users via Evolutionary Multi-Objective Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 進化的多目的深層強化学習による地上移動ユーザのための航空信頼性協調通信
• Authors: Geng Sun, Jian Xiao, Jiahui Li, Jiacheng Wang, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Shiwen Mao,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、地上通信を改善するための航空基地局(BS)として登場した。 この作業では、UAV対応仮想アンテナアレイによる協調ビームフォーミングを使用して、UAVから地上モバイルユーザへの伝送性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.660724802286865
• License:
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) have emerged as the potential aerial base stations (BSs) to improve terrestrial communications. However, the limited onboard energy and antenna power of a UAV restrict its communication range and transmission capability. To address these limitations, this work employs collaborative beamforming through a UAV-enabled virtual antenna array to improve transmission performance from the UAV to terrestrial mobile users, under interference from non-associated BSs and dynamic channel conditions. Specifically, we introduce a memory-based random walk model to more accurately depict the mobility patterns of terrestrial mobile users. Following this, we formulate a multi-objective optimization problem (MOP) focused on maximizing the transmission rate while minimizing the flight energy consumption of the UAV swarm. Given the NP-hard nature of the formulated MOP and the highly dynamic environment, we transform this problem into a multi-objective Markov decision process and propose an improved evolutionary multi-objective reinforcement learning algorithm. Specifically, this algorithm introduces an evolutionary learning approach to obtain the approximate Pareto set for the formulated MOP. Moreover, the algorithm incorporates a long short-term memory network and hyper-sphere-based task selection method to discern the movement patterns of terrestrial mobile users and improve the diversity of the obtained Pareto set. Simulation results demonstrate that the proposed method effectively generates a diverse range of non-dominated policies and outperforms existing methods. Additional simulations demonstrate the scalability and robustness of the proposed CB-based method under different system parameters and various unexpected circumstances.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、地上通信を改善するための航空基地局(BS)として登場した。 しかし、UAVの搭載エネルギーとアンテナパワーは通信範囲と送信能力を制限する。 これらの制限に対処するため、UAV対応仮想アンテナアレイによる協調ビームフォーミングを用いて、非関連BSと動的チャネル条件の干渉の下で、UAVから地上モバイルユーザーへの伝送性能を改善する。 具体的には、地上移動ユーザの移動パターンをより正確に表現するために、メモリベースのランダムウォークモデルを導入する。 次に,UAVスワムの飛行エネルギー消費を最小化しつつ,送信速度を最大化する多目的最適化問題(MOP)を定式化する。 定式化されたMOPと高動的環境のNPハード性を考えると、この問題を多目的マルコフ決定プロセスに変換し、改良された進化的多目的強化学習アルゴリズムを提案する。 具体的には、このアルゴリズムは、定式化MOPの近似パレート集合を得るための進化的学習手法を導入する。 さらに、このアルゴリズムは、長期記憶ネットワークと超球面型タスク選択手法を組み込んで、地上移動ユーザの移動パターンを識別し、得られたパレート集合の多様性を向上させる。 シミュレーションの結果,提案手法は多種多様な非支配政策を効果的に生成し,既存手法より優れていた。 追加のシミュレーションでは、様々なシステムパラメータと様々な予期せぬ状況下で提案したCBベースの手法のスケーラビリティと堅牢性を示す。

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