一种基于深度强化学习的多AUV协同移动光通信方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度强化学习的多AUV协同移动光通信方法，属于水下监测高速光通信技术领域，包括如下步骤：在不同深度区域部署多个自主水下航行器，并通过水下光通信建立初始实时的高速光通信传输链路；目标区域中部署的自主水下航行器接收初始观测状态；底层自主水下航行器从初始位置出发，追踪水下的移动目标；上层自主水下航行器预测下层自主水下航行器的位置；多个自主水下航行器根据惯性导航系统调整自身速度，实现水下实时监测数据高速光通信传输。本发明专利技术基于深度强化学习方法的多自主水下航行器协同移动光通信方法能够可靠快速地传输数据，可以适用于多个自主水下航行器等复杂环境下的水下高速数据传输需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水下监测高速光通信，具体涉及一种基于深度强化学习的多auv协同移动光通信方法。

技术介绍

1、水下目标的定位和跟踪，包括auv(autonomous underwater vehicle，自主水下潜航器)、海洋动物、冰山和海洋污染物，近年来引起了学术界和工业界的极大兴趣。因此，通过多个移动平台(如auv和无人遥控潜水器)对水下目标进行实时监测越来越受到重视。然而，传统的声学通信技术存在着低数据速率、高延迟和高功耗等限制。为了解决声学通信系统的局限性，水下无线光通信(underwater wireless optical communications,uwoc)正在引起研究者的重视。由于水下无线光通信具有实施成本低、传输数据速率高、保密性好等特点，是水下高速数据传输的一种具有前景的无线通信技术。

2、然而，uwoc可靠的水下通信距离较短。为实现远距离传输，固定部署传感器节点作为多跳中继通信是最常见的解决方案，但在水下紧急情况和目标跟踪等场景下缺乏灵活性。因此，有必要设计多个auv协同移动的策略，在移动场景下仍然能够保持稳定可靠的光通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度强化学习的多AUV协同移动光通信方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多AUV协同移动光通信方法，其特征在于：步骤1的具体过程为：

3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多AUV协同移动光通信方法，其特征在于：步骤2中，AUV自身装备有发光二极管和接收信号强度传感器，多个AUV建立光学链路后，底层AUV将其监测数据块打包成长度为B的数据包发送给上层AUV，上层AUV通过接收信号强度传感器接收并解码光信号，经过多个AUV之间的光学链路向上将数据传输到水面基站；

4.根据权利要求1所述的基于深度...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度强化学习的多auv协同移动光通信方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多auv协同移动光通信方法，其特征在于：步骤1的具体过程为：

3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多auv协同移动光通信方法，其特征在于：步骤2中，auv自身装备有发光二极管和接收信号强度传感器，多个auv建立光学链路后，底层auv将其监测数据块打包成长度为b的数据包发送给上层auv，上层auv通过接收信号强度传感器接收并解码光信号，经过多个auv之间的光学链路向上将数据传输到水面基站；

4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的多auv协同移动光通信方法，其特征在于：步骤2中，auv协同移动控制系统采用基于深度确定性策略梯度的强化学习算法进行动作决策，具体的决策过程为：

5.根据权利要求4所述的基于深度强化学习的多auv协同移动光通信方法，其特征在于：步骤2中，auv协同移动控制系统在执行动作决策后，设置奖励函数如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：罗汉江，李梦真，李响，马赛赛，刘奎，杨玉婷，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：