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Adaptive Multi-Objective Optimization for UAV-Assisted Wireless Powered IoT Networks
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AI
DOI：10.3390/info16100849.png)
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摘要
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本文研究了无人机辅助物联网网络中的联合数据收集与无线能量传输。一架旋翼无人机遵循飞行-悬停-通信循环。在每次悬停时，它以全双工模式同时接收上行链路数据，并向附近设备输送射频能量。采用现实的推进功率模型和非线性能量收集模型，我们将轨迹和悬停控制表述为一个多目标优化问题，旨在最大化累积数据速率和总收集能量，同时最小化无人机在任务中的能量消耗。为实现在时变条件下这些目标间的灵活权衡，我们提出了一种动态、状态自适应的加权机制，该机制可在线生成环境条件化的权重，并将其集成到增强型深度确定性策略梯度（DDPG）框架中。所得的动态权重MODDPG（DW-MODDPG）策略能够根据数据需求和能量状态的实时变化自适应调整无人机的轨迹和悬停策略。仿真结果表明，DW-MODDPG实现了更优的综合性能以及三个目标间更理想的平衡。与固定权重基线相比，本算法在保持相当或更低无人机能量消耗的同时，将总收集能量最多提高13.8%，并将总数据速率最多提高5.4%。
Keyword:
Internet of Things (IoT)
wireless power transfer (WPT)
multi-objective optimization (MOO)
deep deterministic policy gradient (DDPG)
期刊
I
IF:
2.9
论文数:
861
被引数:
9.8K
机构
引用论文
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