IRS辅助的UAV无线传感网络数据采集优化方案

来源：信号处理杂志 2024年第6期北京时间：

作者：贾向东, 张鑫, 原帅前, 李月

摘要：针对无线传感网络海量数据采集导致的信息低时效与系统高能耗问题，提出一种智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）辅助的无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）数据采集优化方案。其中，多个带有缓冲区的地面传感器收集环境信息，能量受限的UAV在IRS协助下采集传感器的状态更新。通过联合考虑系统信息新鲜度与UAV的推进能耗，对UAV的3D飞行轨迹、地面传感器调度与IRS配置进行联合优化，构建平均信息年龄（Age of Information， AoI）与推进能耗加权和优化问题；然后将该非凸优化问题建模为马尔可夫决策过程，并提出基于深度强化学习算法对基于曼哈顿城市模拟环境下的UAV数据采集过程进行优化训练。最终得到UAV的优化3D飞行轨迹与IRS的优化配置。仿真结果表明，所提优化算法可在提高信息新鲜度的同时有效降低系统能耗。当IRS反射单元数量相同时，系统性能相较基准方案最高提升约50.64%。证明了所提数据采集方案的优越性与IRS提高系统性能的有效性。

关键词：信息年龄, 无人机, 3D轨迹优化, 智能反射面, 深度强化学习