【无人机通信】基于去中心化 Q-Learning 的双无人机NOMA 通信系统路径优化算法附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、双无人机 NOMA 通信系统概述双无人机通信架构在双无人机通信场景中两架无人机作为通信节点它们可能承担不同的任务如数据采集、中继传输等。这种架构具有灵活性高、部署快速等优点适用于一些传统通信基础设施难以覆盖的区域如偏远山区、受灾地区等。NOMA 技术非正交多址接入NOMA技术是一种高效的无线通信技术。与传统的正交多址接入技术不同NOMA 通过在功率域或码域上复用用户信号允许多个用户在相同的时频资源上同时传输数据。在双无人机 NOMA 通信系统中两架无人机可以利用 NOMA 技术在相同的频谱资源上与地面基站或其他用户进行通信从而提高频谱效率和系统容量。二、路径优化的重要性通信质量提升无人机的飞行路径直接影响通信链路的质量。合适的路径可以减少信号遮挡、衰落等问题确保无人机与其他通信节点之间保持稳定、高速的通信。例如避免无人机飞入高楼林立的区域以减少建筑物对信号的阻挡从而降低信号中断的概率。系统性能优化优化路径有助于提高整个通信系统的性能。通过合理规划无人机的飞行路径可以更好地利用 NOMA 技术的优势如更有效地分配功率资源提高数据传输速率降低延迟等。此外优化路径还能减少无人机的能量消耗延长其续航时间进一步提升系统的可靠性和可用性。三、去中心化 Q - Learning 原理Q - Learning 基础Q - Learning 是一种基于强化学习的算法。强化学习的核心思想是智能体通过与环境进行交互根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。在 Q - Learning 中智能体通过不断尝试不同的动作观察环境反馈的奖励来更新一个 Q 值表。Q 值表示在某个状态下采取某个动作所能获得的期望累积奖励。智能体的目标是通过不断学习找到使 Q 值最大化的动作策略。去中心化特点在传统的集中式控制方法中通常需要一个中心节点来收集所有信息并做出决策。然而在双无人机通信系统中采用去中心化的方式具有诸多优势如更好的灵活性、鲁棒性和可扩展性。基于去中心化 Q - Learning每架无人机作为一个独立的智能体它们各自根据自身所处的状态如位置、通信质量等和局部信息独立地进行 Q 值学习和决策。每架无人机不需要依赖其他无人机或中心节点的全局信息而是通过自身与环境的交互来优化路径。这种方式减少了通信开销提高了系统的自主性和适应性。四、基于去中心化 Q - Learning 的路径优化算法原理状态定义为了使无人机能够根据环境信息做出决策需要定义合适的状态。无人机的状态可以包括其当前位置如经纬度、高度、与其他通信节点的距离、信号强度、剩余电量等。这些状态信息反映了无人机当前所处的通信环境和自身状况是无人机进行路径决策的依据。动作选择无人机的动作通常指其飞行方向和速度的改变。在每个状态下无人机可以从一系列预定义的动作集合中选择一个动作。例如以一定角度向左或向右转弯、加速或减速飞行等。动作的选择基于 Q 值表和一定的探索 - 利用策略。在学习初期无人机更多地进行探索尝试不同的动作以发现更好的路径随着学习的进行逐渐更多地利用已学习到的知识选择 Q 值最大的动作以优化路径。奖励设计奖励信号是引导无人机学习最优路径的关键。奖励的设计应与通信系统的性能指标相关如通信质量的提升、能量消耗的降低等。例如当无人机选择的动作导致与通信节点的信号强度增强时给予正奖励当动作导致能量消耗过大或通信质量下降时给予负奖励。通过这种方式无人机在不断的学习过程中逐渐学会选择能够获得最大累积奖励的路径从而实现路径的优化。Q 值更新在每个时间步无人机根据选择的动作和环境反馈的奖励更新 Q 值表。Q 值更新公式通常基于贝尔曼方程结合当前的奖励和下一状态的最大 Q 值。通过不断更新 Q 值无人机逐渐积累关于不同状态下动作价值的知识从而改进路径决策策略。⛳️ 运行结果 部分代码function [ reward ] sumRate( State )% This function returns the reward for the centralized 2-UAV problem% The reward is the sum-rate achieved by the two drones% Grid probabilities for user appearanceprob unifrnd(0, 1, 10, 20);% Position of each droneyA mod(State(1), 10);if (yA0)yA 10;endxA (State(1)-yA)/10 1;yA 25 (yA-1)*50;xA 25 (xA-1)*50;yB mod(State(2), 10);if (yB0)yB 10;endxB (State(2)-yB)/10 1;yB 25 (yB-1)*50;xB 25 (xB-1)*50;% Calculate sum-rate% Each user is assigned to the drone that is closer, because% log(ab)log(c)log(a)log(cd) for bdsnrA 0;snrB 0;for i 3:1:7for j 4:1:16y 25 (i-1)*50;x 25 (j-1)*50;dA sqrt((y-yA)^2(x-xA)^2100^2);dB sqrt((y-yB)^2(x-xB)^2100^2);if prob(i,j)0.7 (j6 || j14) % For check consider two clusters. In the optimal solution, one drone to each cluster.if dA dBsnrA snrA 1/(dA^2);elsesnrB snrB 1/(dB^2);endendendend% P 23 dBm, noise -80 dBm - constant 141.24reward log2(1141.24*snrA)log2(1141.24*snrB);end 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心