铁路应急场景下无人机通信感知一体化无线网络资源智能分配算法

来源：电子与信息学报杂志2024年第9期北京时间：

作者：闫莉, 岳涛, 方旭明

单位：西南交通大学信息编码与传输四川省重点实验室 成都 610031

摘要：面向恶劣自然环境下地面基础设施受损的铁路场景，该文提出一种无人机(UAV)通信感知一体化无线接入网络架构，实现对列车运行环境的实时感知及应急信息回传。考虑到无人机的续航能力有限，通过建立列车制动距离模型与无人机能耗模型，在满足信息回传通信性能与列车环境感知需求的情况下，联合调整无人机飞行速度和通信发射功率以优化无人机整体能耗。通过分析发现，该优化问题符合马尔可夫决策过程(MDP)，基于此，提出一种基于深度双Q网络(DDQN)的无人机通信感知一体化无线资源智能分配算法解决上述问题。最后，该文对所提算法的收敛性能、无人机环境感知距离和无人机能耗进行了仿真实验。仿真结果显示，所提算法具有良好的收敛性能，在满足铁路应急场景环境感知及信息回传需求的同时，能够最大化无人机通信作业时长。

关键词：铁路应急通信, 无人机, 通信感知一体化, 无线资源分配, 深度强化学习

基金资助：国家自然科学基金(62101460, 62071393, U2268201)