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J-GLOBAL ID：202002224545317266   整理番号：20A0816909

深いRLを用いた未知位置を持つユーザへの接続性のためのUAVアクセスポイント配置【JST・京大機械翻訳】

UAV Access Point Placement for Connectivity to a User with Unknown Location Using Deep RL

著者 (3件)： Krijestorac Enes (University of California, Los Angeles) ,  Hanna Samer (University of California, Los Angeles) ,  Cabric Danijela (University of California, Los Angeles)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： GC Wkshps  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,無人航空機(UAVs)は,リレー,キャッシュ,またはIoTデータ収集器としての通信目的のために考慮されている。容易に展開することに加えて,それらの操縦性により,地上または基地局へのリンクのユーザ装置へのリンクの容量を最適化するために,それらの位置を調整することができる。そのようなUAVの最適配置を分析する以前の研究の大部分は,少なくとも2つの仮定の1つを作る。すなわち,チャネルは単純なモデルを用いて予測できるか,または地上のユーザの位置が知られている。本論文では,深い強化学習(深いRL)を用いて,チャネルまたはユーザの位置に関する以前の知識なしに,都市環境において地上ユーザを提供するUAVを最適に配置した。このアルゴリズムは,干渉-プラス雑音比(SINR)測定とトポロジーの3Dマップに依存し,閉塞と散乱体を説明する。さらに,それは都市環境において操作するように設計した。光線追跡ソフトウェアによってシミュレーションされた条件における結果は,反復の最大数に関する制約によって,著者らのアルゴリズムが目標SINRに収束する90%の成功率を有することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信 ,  都市環境 ,  雑音 ,  *端局 ,  位相幾何学 ,  基地局 ,  データ収集 ,  最適化 ,  無人機 ,  強化学習 ,  干渉 ,  アルゴリズム ,  三次元 ,  キャッシュメモリ ,  ソフトウェア

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 接続性 ,  UAV ,  アクセスポイント