【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于毫米波无人机无线通信网络领域，涉及无人机路径规划和通信传输机制问题，尤其是在无人机能量有限的情况下，建立无人机能量消耗模型，提出了三种不同的无人机与用户之间的通信传输机制，并利用深度强化学习算法设计了三种不同通信传输机制下无人机路径优化方法，以实现传输数据量最大化。
技术介绍
1、在无人机(uav，unmanned aerial vehicle)通信系统中路径规划问题的研究中，carmelo di franco和giorgio buttazzo发表论文“energy-aware coverage pathplanning of uavs”，提出了一种基于能量感知的路径规划算法，该算法在满足用户覆盖等其他要求的同时，将无人机的能量消耗最小化。jianan yang、jiajun chen和zelong yang发表论文“energy-efficient uav communication with trajectory optimization”研究了给定轨迹下无人机的能量效率问题，考虑一个具有优化飞行半径和速度的实用圆形轨...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，步骤1所述的建立空对地毫米波无人机通信网络系统模型，具体如下：
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，所述的步骤2无人机能量损耗模型以及无人机与用户通信传输数据量最大化问题模型，按如下步骤进行：
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，所述的步...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，步骤1所述的建立空对地毫米波无人机通信网络系统模型，具体如下：
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的毫米波无人机联合传输机制及路径规划方法，其特征在于，所述的步骤2无人机能量损耗模型以及无人机与用户通信传输数据量最大化问题模型，按...
【专利技术属性】
技术研发人员：李小亚，王浩琳，张婕羽，张曦，齐晨雨，贺晨，彭进业，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。