論文の概要: CKM-Driven Communication-Aware UAV Intelligent Trajectory Optimization for Urban Inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24979v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 12:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.078714
• Title: CKM-Driven Communication-Aware UAV Intelligent Trajectory Optimization for Urban Inspection
• Title（参考訳）: CKM駆動通信対応UAVインテリジェント軌道最適化による都市検査
• Authors: Yang Xiaomeng, Jia Ziye, Zhu Qiuming, Wu Qihui,
• Abstract要約: マルチUAVタスクのための通信対応経路計画に着目する。 チャネル知識マップ(CKM)による軌道計画フレームワークを提案する。 提案手法は, リアルタイムチャネルフィードバックに依存することなく, 高品質なチャネル領域からUAVを効果的に誘導することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly employed in urban inspection tasks, where reliable communication is critical but challenging due to the severe spatial channel heterogeneity. To address the issue, in this paper, we focus on the communication-aware path planning for multi-UAV tasks, and propose a channel knowledge map (CKM)-driven trajectory planning framework which integrates the channel modeling and trajectory decision-making. Specifically, we apply the diffusion model to construct a time-accumulated CKM and achieve the accurate perception with low flight overhead, which leverages the sparse observation data to reconstruct the high-fidelity global channel quality distribution. Based on the CKM, we propose a global-to-local graph attention network soft actor-critic algorithm. The graph attention network optimizes the complex combinatorial node ordering problem, generating an optimal and communication-aware sequence for the inspection targets. Subsequently, the soft actor-critic algorithm performs continuous action control to ensure the smoothness of the flight path and dynamically avoid communication attenuation areas. Simulation results demonstrate that the proposed method effectively guides UAVs through high-quality channel regions without dependence on real-time channel feedback, significantly improving both the trajectory efficiency and communication reliability.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、信頼性の高い通信が重要であるが、深刻な空間チャネルの不均一性のために困難な都市検査業務にますます採用されている。 本稿では,マルチUAVタスクのための通信対応経路計画に焦点をあて,チャネルモデリングと軌道決定を統合したチャネル知識マップ(CKM)駆動軌道計画フレームワークを提案する。 具体的には, 拡散モデルを用いて時間蓄積CKMを構築し, 高忠実度なグローバルチャネル品質分布を再構築するために, スパース観測データを利用して, 飛行オーバーヘッドの少ない正確な認識を実現する。 CKMに基づいて,グローバル・ローカル・グラフアテンション・ネットワークのソフトアクター・クリティカル・アルゴリズムを提案する。 グラフアテンションネットワークは、複雑な組合せノードオーダリング問題を最適化し、検査対象に対して最適な通信対応シーケンスを生成する。 その後、ソフトアクター批判アルゴリズムは、飛行経路の滑らか性を確保し、通信減衰領域を動的に回避する連続的な動作制御を行う。 シミュレーションの結果, 提案手法は, リアルタイムチャネルフィードバックに依存せず, 高品質なチャネル領域からUAVを効果的に誘導し, トラジェクティブ効率と通信信頼性を著しく向上することを示した。

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