网站鼠标代码新泰网站制作公司

张小明 2025/12/30 3:53:29
网站鼠标代码,新泰网站制作公司,网页制作基础教程素材,专做和田玉的网站#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者‍做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......1 概述基于深度Q网络DQN与非正交多址接入NOMA的无人机上行链路干扰管理研究一、深度Q网络DQN的核心原理与干扰管理适配性深度Q网络DQN是一种结合Q-learning与深度神经网络的强化学习算法其核心是通过神经网络近似Q值函数解决高维状态空间的决策问题。在无人机通信干扰管理中DQN的适配性主要体现在以下方面状态建模能力无人机通信场景的状态空间包含动态信道条件、用户分布、干扰功率等多维信息。DQN的深度神经网络可有效提取这些复杂特征并映射为动作的Q值。经验回放机制通过存储历史交互数据状态、动作、奖励、下一状态并随机采样训练DQN能够打破数据相关性提升对动态干扰场景的学习稳定性。目标网络技术独立的延迟更新网络用于计算目标Q值避免自举法Bootstrapping导致的Q值过高估计问题特别适用于无人机通信中时变干扰的长期奖励预测。探索与利用平衡采用ε-贪心策略在随机探索新策略如尝试不同的功率分配方案与利用已知最优动作之间动态权衡。二、NOMA技术特点及其在无人机上行链路的干扰挑战2.1 NOMA技术特点功率域复用在同一资源块上通过叠加编码Superposition Coding为不同用户分配差异化功率信道条件差的用户分配更高功率以保障公平性。串行干扰消除SIC接收端按信道增益降序解码用户信号依次消除已解码用户的干扰。频谱效率优势相比正交多址OMANOMA可提升频谱利用率30%以上尤其适用于无人机需服务大量用户的场景。2.2 无人机上行链路NOMA的干扰挑战动态信道差异无人机移动导致用户与无人机间信道增益快速变化影响SIC解码顺序的稳定性。跨层干扰耦合上行链路中用户分布稀疏性可能导致功率分配与解码顺序不匹配产生残余干扰。用户间功率竞争若多个用户信道条件接近功率分配策略易引发强用户间的互干扰。计算复杂度限制实时SIC解码对无人机机载计算能力提出挑战尤其在用户数量较多时。三、基于DQN的无人机上行链路干扰管理框架设计3.1 状态空间与动作空间定义状态空间State信道状态用户与无人机的信道增益矩阵、多径衰落参数。干扰指标各用户接收端的信干噪比SINR、相邻无人机干扰功率。网络负载活跃用户数、待传数据队列长度。动作空间Action功率分配为每个用户分配发射功率比例需满足总功率约束。用户分组动态调整NOMA用户配对优化SIC解码顺序。无人机轨迹调整飞行高度与位置以优化信道条件。3.2 奖励函数设计主优化目标最大化系统吞吐量与用户公平性可设计为加权和其中α和β为权重系数。约束惩罚项对违反功率限制或SIC解码失败的情况施加负奖励。3.3 网络架构与训练流程双网络结构在线网络Online Network实时更新参数生成Q值估计。目标网络Target Network定期同步参数计算稳定目标Q值。经验回放池存储四元组s, a, r, s批次采样时优先选择高TD误差样本Prioritized Experience Replay。探索策略初始阶段采用高ε值如0.9鼓励探索随训练逐步衰减至0.1以下。四、PyTorch实现关键要点神经网络设计class DQN(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super().__init__() self.fc1 nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 nn.Linear(64, 64) self.fc3 nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x F.relu(self.fc1(x)) x F.relu(self.fc2(x)) return self.fc3(x)输入层维度与状态空间匹配输出层对应离散化动作空间。损失函数与优化器loss F.mse_loss(current_q, target_q) optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr1e-4)采用均方误差MSE损失结合Adam优化器。目标网络同步target_net.load_state_dict(online_net.state_dict()) # 硬更新 # 或软更新θ ← τθ (1−τ)θ每C步执行硬更新或采用Polyak平均。五、实验设计与性能评估5.1 仿真场景设置无人机参数飞行高度50-100m速度5-15m/s发射功率20-30dBm。用户分布随机分布在500m×500m区域内信道模型采用Rician衰落。基准对比方案OMA-TDMA正交多址结合时分复用。固定功率分配NOMA基于信道状态静态分配功率。5.2 性能指标频谱效率单位带宽传输速率bps/Hz。用户公平性Jain指数评估资源分配公平性。干扰抑制比目标用户SINR与干扰功率的比值。5.3 实验结果示例方案平均频谱效率 (bps/Hz)Jain公平指数计算延迟 (ms)DQN-NOMA (本研究)4.20.8912固定功率NOMA3.60.728OMA-TDMA2.80.955实验表明DQN-NOMA在频谱效率上较传统NOMA提升16.7%同时维持较高公平性。六、挑战与未来方向多无人机协同扩展至多智能体强化学习MARL解决无人机间干扰协调问题。部分可观测性引入LSTM网络处理信道状态的部分可观测性POMDP。能效优化联合优化通信性能与无人机续航设计多目标奖励函数。实际部署验证开发软件定义无线电SDR测试平台验证算法实时性。七、结论基于DQN与NOMA的无人机上行链路干扰管理方案通过动态功率分配、用户分组与轨迹优化显著提升了频谱效率与干扰抑制能力。PyTorch框架的灵活性与DQN的经验回放机制为复杂环境下的实时决策提供了可行实现路径。未来研究需进一步探索多无人机协同与硬件加速技术推动理论成果向实际系统转化.2 运行结果部分代码3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)[1]王冰晨,连晓峰,颜湘,等.基于深度Q网络和人工势场的移动机器人路径规划研究[J].计算机测量与控制, 2022, 30(11):226-232.[2]傅承恩.基于深度强化学习的CR-NOMA网络资源分配优化的研究[D].杭州电子科技大学,2023.4Python代码、数据资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python资源获取
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

网站开发seo规范网站怎么添加手机版

3步搞定B站缓存视频:永久保存你心爱的内容 【免费下载链接】m4s-converter 将bilibili缓存的m4s转成mp4(读PC端缓存目录) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/m4/m4s-converter 还在为B站视频突然下架而烦恼?担心收藏的精彩内容无法再次观…

张小明 2025/12/26 21:20:23 网站建设

创建网站的免费软件国内汕头企业网络推广

BPF 工具使用指南与技巧 1. BPF 程序信息收集 在处理 BPF 相关的程序时,我们可以通过一系列操作来收集和分析程序信息。首先,需要声明一个计数器来存储程序信息。这里以程序名作为键,对应的值为计数器。 Declare a counter to store our program information. We use the…

张小明 2025/12/26 21:19:48 网站建设

小店网站怎么做国外比较好的资源网站

AI 时代,开源如何不再“为爱发电”?商业如何借助“源力”飞跃?当开源的理想主义之光,照进商业化的现实土壤,一个长久以来的问题摆在了所有技术人的面前:我们该如何平衡开放协作的精神与价值变现的渴望&…

张小明 2025/12/26 21:19:15 网站建设

如何用模板建站如何推广小程序

第一章:Open-AutoGLM手机自动化概述Open-AutoGLM 是一个基于大语言模型(LLM)驱动的开源手机自动化框架,旨在通过自然语言指令实现对移动设备的智能控制。该系统结合了视觉识别、动作规划与模型推理能力,使用户能够以接…

张小明 2025/12/26 21:18:42 网站建设

网站建设的两个方面软件ui的设计流程是什么

Mirai Console Loader 终极配置指南:从零构建QQ机器人 【免费下载链接】mirai-console-loader 模块化、轻量级且支持完全自定义的 mirai 加载器。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mirai-console-loader Mirai Console Loader(简称M…

张小明 2025/12/26 21:17:34 网站建设

网站维护主要需要会什么东莞精推网络科技有限公司

在人工智能领域,正面临一个有趣的悖论:尽管AI技术备受瞩目,但即便是最先进的AI系统面对真正复杂的现实任务时,往往会力不从心。它们能流畅对话、撰写文章甚至编写代码,但若要求单个模型在综合考虑会议日程、签证要求、…

张小明 2025/12/26 21:17:01 网站建设