Deep Reinforcement Learning for Joint Cruise Control and Intelligent Data Acquisition in UAVs-Assisted Sensor Networks

📄 arXiv: 2312.09953v1 📥 PDF

作者: Yousef Emami

分类: eess.SP, cs.AI, cs.NI

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的联合巡航控制与智能数据采集方法，用于无人机辅助传感器网络。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无人机辅助传感器网络 深度强化学习 巡航控制 数据采集 信息时效

📋 核心要点

  1. UAV快速移动导致信道条件差和信号衰减，造成丢包；UAV慢速移动则导致地面传感器缓冲区溢出，数据未及时收集。
  2. 提出联合优化多个UAV的速度控制和数据收集调度，以最小化丢包率，并采用平均场飞行资源分配优化来最小化信息时效。
  3. 论文主要关注理论方法，实验结果未知，但预期能有效降低丢包率和信息时效，提升UAV辅助传感器网络性能。

📝 摘要（中文）

无人机辅助传感器网络(UASNets)在民用领域正经历显著增长，为及时监控的灾害管理和详细作物监测的精准农业带来机遇，从而显著改变商业经济。UASNets通过提供更高的效率、安全性和成本效益，彻底改变了商业领域。这些新能力和变化的一个基本方面是从崎岖和偏远地区收集数据。由于其卓越的移动性和机动性，无人机被用于从恶劣环境中的地面传感器收集数据，例如自然灾害监测、边境监视和应急响应监测。这些场景中的一个主要挑战是无人机的移动影响信道条件并导致数据包丢失。无人机的快速移动导致较差的信道条件和快速的信号衰减，从而导致数据包丢失。另一方面，无人机的缓慢移动会导致地面传感器的缓冲区溢出，因为新到达的数据没有被无人机及时收集。为了解决这个挑战，我们提出通过联合优化多个无人机的速度控制和数据收集计划来最小化数据包丢失。此外，在UASNets中，无人机的快速移动会导致较差的信道条件和快速的信号衰减，从而导致较长的信息时效(AoI)。相反，无人机的缓慢移动会延长飞行时间，从而延长地面传感器的AoI。为了解决这个挑战，我们提出了一种新的平均场飞行资源分配优化，以最小化感官数据的信息时效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无人机辅助传感器网络(UASNets)中，由于无人机(UAV)的移动速度对数据收集质量产生矛盾影响的问题。UAV移动过快会导致信道条件恶化和丢包率上升，而移动过慢则会导致地面传感器数据积压和缓冲区溢出。现有方法难以在UAV的移动速度和数据收集效率之间取得平衡，从而影响了整个网络的性能。

核心思路：论文的核心思路是通过联合优化UAV的巡航速度和数据收集调度，以最小化数据包丢失和信息时效(AoI)。通过深度强化学习(DRL)方法，UAV可以学习到最优的飞行策略，从而在保证信道质量的同时，及时收集地面传感器的数据。此外，论文还引入了平均场理论，用于解决多UAV协同带来的复杂性。

技术框架：论文提出的技术框架主要包含以下几个模块：1) 环境建模：对UASNets进行建模，包括地面传感器的位置、数据生成速率、信道模型等。2) 状态空间定义：定义DRL算法的状态空间，包括UAV的位置、速度、地面传感器的数据队列长度等。3) 动作空间定义：定义DRL算法的动作空间，包括UAV的速度控制和数据收集调度。4) 奖励函数设计：设计奖励函数，用于指导DRL算法的学习，目标是最小化数据包丢失和信息时效。5) DRL算法实现：采用合适的DRL算法（具体算法未知）训练UAV的控制策略。6) 平均场近似：使用平均场理论简化多UAV协同问题，降低计算复杂度。

关键创新：论文的关键创新在于将深度强化学习和平均场理论相结合，用于解决UASNets中的资源分配问题。传统的资源分配方法通常需要精确的网络模型，并且计算复杂度较高，难以适应动态变化的网络环境。而DRL方法可以通过与环境的交互学习到最优策略，具有较强的适应性。平均场理论则可以有效地降低多UAV协同的计算复杂度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 状态空间和动作空间的合理定义，需要充分考虑UASNets的特点。2) 奖励函数的精心设计，需要平衡数据包丢失和信息时效之间的关系。3) DRL算法的选择和参数调整，需要根据具体问题进行优化。4) 平均场近似的精度控制，需要在计算复杂度和性能之间进行权衡。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知。

📊 实验亮点

由于论文侧重于理论方法，没有提供具体的实验结果。因此，无法总结实验亮点。但是，该研究提出了一种新的基于深度强化学习的UAV控制方法，有望在UASNets中实现更好的性能，例如降低数据包丢失率和信息时效。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如自然灾害监测、边境巡逻、环境监测、精准农业等。通过优化无人机的飞行策略和数据收集调度，可以提高数据收集的效率和可靠性，从而为决策者提供更及时、更准确的信息。未来，该技术有望在智慧城市、物联网等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted sensor networks (UASNets), which play a crucial role in creating new opportunities, are experiencing significant growth in civil applications worldwide. UASNets improve disaster management through timely surveillance and advance precision agriculture with detailed crop monitoring, thereby significantly transforming the commercial economy. UASNets revolutionize the commercial sector by offering greater efficiency, safety, and cost-effectiveness, highlighting their transformative impact. A fundamental aspect of these new capabilities and changes is the collection of data from rugged and remote areas. Due to their excellent mobility and maneuverability, UAVs are employed to collect data from ground sensors in harsh environments, such as natural disaster monitoring, border surveillance, and emergency response monitoring. One major challenge in these scenarios is that the movements of UAVs affect channel conditions and result in packet loss. Fast movements of UAVs lead to poor channel conditions and rapid signal degradation, resulting in packet loss. On the other hand, slow mobility of a UAV can cause buffer overflows of the ground sensors, as newly arrived data is not promptly collected by the UAV. Our proposal to address this challenge is to minimize packet loss by jointly optimizing the velocity controls and data collection schedules of multiple UAVs.Furthermore, in UASNets, swift movements of UAVs result in poor channel conditions and fast signal attenuation, leading to an extended age of information (AoI). In contrast, slow movements of UAVs prolong flight time, thereby extending the AoI of ground sensors.To address this challenge, we propose a new mean-field flight resource allocation optimization to minimize the AoI of sensory data.