用于规划快速变化无人机群的动态值迭代网络

2021年第22卷第5期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2021年第22卷第5期 doi: 10.1631/FITEE.1900712

用于规划快速变化无人机群的动态值迭代网络

1浙江大学航空航天学院，中国杭州市，310027；2浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州市，310027

收稿日期： 2019-12-19 录用日期： 2021-05-17 发布日期： 2021-05-17

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摘要

在无人机自组网（UANET）中，稀疏且高速移动的无人机节点会动态改变无人机自组网的拓扑结构，这可能会导致无人机自组网服务性能问题。为规划快速变化的无人机群，本文提出一种动态值迭代网络（DVIN）模型，该模型利用无人机自组网的连接信息，采用场景式Q学习方法训练，生成状态值传播函数，使无人机节点能够自适应调节至新的物理位置。然后，评估了动态值迭代网络模型的性能，并将其与非支配排序遗传算法NSGA-II和穷举法比较。仿真结果表明，动态值迭代网络模型显著缩短了无人机节点路径规划的决策时间，且平均成功率更高。

关键词

动态值迭代网络 ; 场景式Q学习 ; 无人机自组网 ; NSGA-II ; 路径规划