无人机和IRS辅助的物联网数据采集系统中部署和轨迹的联合优化
摘要：无人机可以应用于许多物联网系统中，例如智能农场，作为数据采集平台。然而，无人机-物联网无线信道可能会被树木或高楼大厦偶尔阻塞。智能反射表面可以通过智能地反射信号，通过大量的低成本被动反射元件来改善无线信道质量。本文旨在通过联合优化无人机的部署和轨迹来最小化系统的能耗。问题被形式化为混合整数非线性规划（MINLP），传统解法很难解决这个问题，因为解决方案很容易陷入局部最优解。为了解决这个问题，我们提出了一个部署和轨迹的联合优化框架（JOLT），其中应用自适应鲸优化算法（AWOA）来优化无人机的部署，并引入弹性环自组织映射（ERSOM）来优化无人机的轨迹。具体而言，在AWOA中，采用可变长度种群策略来找到最佳的停止点数量，并引入非线性参数a和部分变异规则来平衡探索和开发。在ERSOM中，还引入了一个竞争性神经网络，通过竞争学习来学习无人机的轨迹，并提出了一个环结构来避免轨迹交叉。进行了大量实验来展示所提出的JOLT框架的有效性。
作者：Li Dong, Zhibin Liu, Feibo Jiang, Kezhi Wang
论文ID：2210.15203
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2022-10-28