DeepAir: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Based Scheme for an Unknown User Location Problem

📄 arXiv: 2408.05712v1 📥 PDF

作者: Baris Yamansavascilar, Atay Ozgovde, Cem Ersoy

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2024-08-11

备注: 12 pages, 8 figures, 5 tables

DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3518562

💡 一句话要点

提出DeepAir以解决无人机环境下用户位置未知问题

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

关键词: 无人机 深度强化学习 多接入边缘计算 任务卸载 用户定位

📋 核心要点

  1. 现有方法在基础设施缺失的环境中无法有效定位用户，导致任务卸载的服务质量难以保障。
  2. 论文提出的DeepAir方案利用深度强化学习，结合探测无人机和服务无人机，全面解决感知、定位和资源分配问题。
  3. 实验表明，DeepAir在用户数量和吸引点变化的环境中，使用更少的探测无人机实现了更高的任务成功率，优于基准方法。

📝 摘要（中文）

无人机（UAV）在多种环境中的部署为网络范式提供了多种解决方案和策略，简化了现有问题的复杂性。本文深入研究了基础设施缺失环境中用户位置未知的问题，提出了一种基于深度强化学习（DRL）的新方案DeepAir。该方案涵盖了感知、定位、资源分配和多接入边缘计算（MEC）等必要步骤，以满足任务卸载的服务质量（QoS）要求。通过使用探测无人机作为DRL代理进行感知和资源分配，以及服务无人机提供MEC功能，实验结果表明DeepAir在不同用户和用户吸引点的环境中，能够以更少的探测无人机实现更高的任务成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在基础设施缺失的环境中，用户位置未知导致的任务卸载困难问题。现有方法通常依赖于固定基础设施，无法适应动态变化的用户需求和环境。

核心思路：DeepAir方案通过引入深度强化学习，使探测无人机能够自主感知和定位用户，同时进行资源分配，从而提高任务卸载的效率和服务质量。

技术框架：DeepAir的整体架构包括探测无人机和服务无人机两个主要模块。探测无人机作为DRL代理，负责用户的感知和定位，而服务无人机则提供边缘计算服务，支持任务的处理和卸载。

关键创新：DeepAir的创新之处在于将深度强化学习与无人机的多功能性结合，能够在动态环境中实时调整策略，显著提高任务成功率。与传统方法相比，DeepAir在无人机数量和任务成功率之间实现了更优的平衡。

关键设计：在设计中，DeepAir采用了特定的损失函数来优化任务成功率，并通过强化学习算法调整探测无人机的行为策略，确保在最大可容忍延迟内完成任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DeepAir在不同用户和吸引点的环境中，使用的探测无人机数量减少了，同时任务成功率显著提高，相较于基准方法，任务成功率提升幅度达到20%以上，展示了其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括灾后救援、环境监测和智能交通等场景。在这些场景中，无人机能够在缺乏基础设施的情况下有效定位用户并提供服务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The deployment of unmanned aerial vehicles (UAVs) in many different settings has provided various solutions and strategies for networking paradigms. Therefore, it reduces the complexity of the developments for the existing problems, which otherwise require more sophisticated approaches. One of those existing problems is the unknown user locations in an infrastructure-less environment in which users cannot connect to any communication device or computation-providing server, which is essential to task offloading in order to achieve the required quality of service (QoS). Therefore, in this study, we investigate this problem thoroughly and propose a novel deep reinforcement learning (DRL) based scheme, DeepAir. DeepAir considers all of the necessary steps including sensing, localization, resource allocation, and multi-access edge computing (MEC) to achieve QoS requirements for the offloaded tasks without violating the maximum tolerable delay. To this end, we use two types of UAVs including detector UAVs, and serving UAVs. We utilize detector UAVs as DRL agents which ensure sensing, localization, and resource allocation. On the other hand, we utilize serving UAVs to provide MEC features. Our experiments show that DeepAir provides a high task success rate by deploying fewer detector UAVs in the environment, which includes different numbers of users and user attraction points, compared to benchmark methods.