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无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)作为重要潜基通信平台可以辅助水下无线光通信(underwater wireless optical communication,UWOC)。然而,在实际应用中,水体波动特性、不同水质环境、多用户接入等给UUV辅助UWOC系统带来很大挑战,因而适当的路径规划策略可以应对上述挑战并最大限度地提升系统整体和每一个用户的性能。将深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)用于无人载具路径规划中,提出了一种UUV辅助UWOC系统的轨迹规划方案。通过DRL中深度Q网络(deep Q-network,DQN)方法让UUV自动决策航行方向,从而提升系统和用户的链路通信容量。同时,研究了不同水质对容量提升效果的影响。仿真实验表明,DQN输出策略可以在一定程度上提升系统整体和各个用户的链路通信容量,并且UUV在清澈海水中的容量提升效果优于纯净海水但低于沿岸水。 相似文献
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水下无线光通信(underwater wireless optical communication,UWOC)因具有高速率、低时延、高灵活性及可拓展性的特点而被广泛应用于水下通信组网的建设。然而,由于海水的吸收和散射效应,UWOC链路的空间特性尚未得到广泛研究,尤其是在多输入多输出(multiple-inputmultiple-output,MIMO)场景中。考虑了线性阵列MIMOUWOC链路几何模型,提出使用加权指数函数多项式(weightedexponentialfunction polynomial,WEFP)建模具有任意数量光源的通用MIMOUWOC系统链路接收平面的光子辐照度分布的方法。数值结果表明,提出的WEFP模型与浑浊海水环境下的蒙特卡洛仿真结果高度吻合。 相似文献