公开(公告)号：CN116112897A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310126694.2

申请日：2023-02-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许晨 ,  谢星寰 ,  林方圆

IPC: H04W4/44 ,  H04B7/185 ,  H04W28/20 ,  H04W28/22 ,  G06N20/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的空陆协作实时交通数据收集方法，属于车联网通信领域；具体为：首先，搭建包含RSU，UAV和若干车辆的空地协同车联网架构；RSU和UAV联合收集各时隙所有车辆产生的数据；然后，针对第m辆车与接收端k之间通信时，设定该车辆与数据卸载到接收端k之间的约束条件，并结合带宽分配计算信道速率；同时综合考虑安全车速的限制，车辆性能、道路限速以及驾驶者的实际操作，计算后车的安全速度；在联合优化接入策略，带宽分配以及无人机轨迹，满足搭建以数据传输成功率最大化的优化目标函数；最后，使用深度强化学习方法TD3对目标函数进行求解，得到通过RSU和UAV协调下的成功率最高的收集数据，本发明提高了数据传输成功率DTSR。

公开(公告)号：CN116112897B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202310126694.2

申请日：2023-02-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许晨 ,  谢星寰 ,  林方圆

IPC: H04W4/44 ,  H04B7/185 ,  H04W28/20 ,  H04W28/22 ,  G06N20/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的空陆协作实时交通数据收集方法，属于车联网通信领域；具体为：首先，搭建包含RSU，UAV和若干车辆的空地协同车联网架构；RSU和UAV联合收集各时隙所有车辆产生的数据；然后，针对第m辆车与接收端k之间通信时，设定该车辆与数据卸载到接收端k之间的约束条件，并结合带宽分配计算信道速率；同时综合考虑安全车速的限制，车辆性能、道路限速以及驾驶者的实际操作，计算后车的安全速度；在联合优化接入策略，带宽分配以及无人机轨迹，满足搭建以数据传输成功率最大化的优化目标函数；最后，使用深度强化学习方法TD3对目标函数进行求解，得到通过RSU和UAV协调下的成功率最高的收集数据，本发明提高了数据传输成功率DTSR。