論文の概要: Bridging Network Fragmentation: A Semantic-Augmented DRL Framework for UAV-aided VANETs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18871v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 13:15:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.159632
• Title: Bridging Network Fragmentation: A Semantic-Augmented DRL Framework for UAV-aided VANETs
• Title（参考訳）: ブリッジングネットワークフラグメンテーション:UAV支援VANETのためのセマンティック拡張DRLフレームワーク
• Authors: Gaoxiang Cao, Wenke Yuan, Huasen He, Yunpeng Hou, Xiaofeng Jiang, Shuangwu Chen, Jian Yang,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、接続ギャップを橋渡しするための重要な解決策として登場した。 従来のDeep Reinforcement Learning (DRL)ベースのUAVデプロイメント戦略では、道路トポロジの意味的理解が欠如している。 本稿では,ロジット・フュージョン(Logit Fusion)機構を応用したセマンティック拡張PPO(Semantic-Augmented PPO)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.20506139729645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) are the digital cornerstone of autonomous driving, yet they suffer from severe network fragmentation in urban environments due to physical obstructions. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), with their high mobility, have emerged as a vital solution to bridge these connectivity gaps. However, traditional Deep Reinforcement Learning (DRL)-based UAV deployment strategies lack semantic understanding of road topology, often resulting in blind exploration and sample inefficiency. By contrast, Large Language Models (LLMs) possess powerful reasoning capabilities capable of identifying topological importance, though applying them to control tasks remains challenging. To address this, we propose the Semantic-Augmented DRL (SA-DRL) framework. Firstly, we propose a fragmentation quantification method based on Road Topology Graphs (RTG) and Dual Connected Graphs (DCG). Subsequently, we design a four-stage pipeline to transform a general-purpose LLM into a domain-specific topology expert. Finally, we propose the Semantic-Augmented PPO (SA-PPO) algorithm, which employs a Logit Fusion mechanism to inject the LLM's semantic reasoning directly into the policy as a prior, effectively guiding the agent toward critical intersections. Extensive high-fidelity simulations demonstrate that SA-PPO achieves state-of-the-art performance with remarkable efficiency, reaching baseline performance levels using only 26.6% of the training episodes. Ultimately, SA-PPO improves two key connectivity metrics by 13.2% and 23.5% over competing methods, while reducing energy consumption to just 28.2% of the baseline.
• Abstract（参考訳）: Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) は自動運転のデジタル基盤であるが、物理的障害による都市環境のネットワークの断片化に悩まされている。 無人航空機(UAV)は高い移動性を持ち、これらの接続ギャップを埋めるための重要な解決策として浮上している。 しかし、従来のDeep Reinforcement Learning (DRL)ベースのUAVデプロイメント戦略では、道路トポロジーの意味的な理解が欠如しており、しばしば盲点探索とサンプルの非効率をもたらす。 対照的に、Large Language Models (LLM) は、トポロジ的重要性を識別できる強力な推論能力を持っているが、それらを制御タスクに適用することは難しい。 そこで我々は,Semantic-Augmented DRL (SA-DRL) フレームワークを提案する。 まず,道路トポロジグラフ(RTG)とデュアル接続グラフ(DCG)に基づく断片化定量化手法を提案する。 その後、汎用LSMをドメイン固有のトポロジーエキスパートに変換する4段階パイプラインを設計する。 最後に,ロジット・フュージョンを用いたセマンティック拡張PPO (SA-PPO) アルゴリズムを提案する。 広範囲にわたる高忠実度シミュレーションは、SA-PPOが最先端の性能を著しく向上し、トレーニングエピソードの26.6%でベースラインのパフォーマンスレベルに達することを示した。 最終的に、SA-PPOは競合する手法よりも13.2%と23.5%の2つの重要な接続指標を改善し、エネルギー消費を28.2%に減らした。

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