基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究

蓝基银

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究

无线通信 | 更新时间：2026-07-10

- 基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究
- 基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究
- 现代传输 2023年第5期页码：58-62
- 作者机构：
  
  澳门科技大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： V279;TN929.5;TP18
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
蓝基银. 基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究[J]. 现代传输, 2023,(5):58-62.

蓝基银. 基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究[J]. 2023, (5): 58-62.
蓝基银. 基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究[J]. 现代传输, 2023,(5):58-62. DOI：

蓝基银. 基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究[J]. 2023, (5): 58-62. DOI：

摘要

常规的无人机通信链路资源分配技术主要使用OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi-plexing Access)多址接入技术共享信道信息，易受分配自适应速率影响，导致链路资源分配归一化速率较低，因此需要基于改进粒子群算法，设计一种全新的无人机通信链路资源分配技术。即根据通信链路信道信息，规划了无人机通信链路资源分配容量，再利用改进粒子群算法构建了通信链路资源分配模型，并设计了资源分配算法，从而实现无人机通信链路资源分配。实验结果表明，设计的无人机通信链路资源改进粒子群算法分配技术在不同链路下的资源分配归一化速率均较高，证明设计的无人机通信链路资源分配技术的分配效果较好，具有可靠性，有一定的应用价值，为提高无人机通信性能作出了一定的贡献。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法[J]. 邓炳光;徐成义;张泰;孙远欣;张蔺;裴二荣.电子与信息学报,2023(04)

基于加权二部图及贪婪策略的蜂窝网络D2D通信资源分配[J]. 申滨;孙万平;张楠;崔太平.电子与信息学报,2023(03)

无蜂窝大规模MIMO中基于深度强化学习的无人机辅助通信与资源调度[J]. 王朝炜;邓丹昊;王卫东;江帆.电子与信息学报,2022(03)

基于深度学习的物联网设备通信低功耗资源分配算法[J]. 王艳芬;丁宇;陈瑞瑞;李松;周琼.南京邮电大学学报(自然科学版),2022(01)

基于动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统研究[J]. 于然;赵子兰;于蒙;吕海军;许鸿飞;吴舜.计算技术与自动化,2021(04)

基于Wireless HART的工业无线网络资源分配公平性算法[J]. 尹亚兰;李琰;徐天奇;冯昆.云南民族大学学报(自然科学版),2021(06)

信息不确定下川藏铁路防灾监测通信系统带宽资源动态配置优化研究[J]. 王朝静;董康银;董聪;马小平.系统工程理论与实践,2021(10)

多波束卫星通信系统波束干扰下的资源分配策略研究[J]. 司闯;李鹏;史传胜;葛旗伟.南京信息工程大学学报(自然科学版),2022(02)

一种基于Q-Learning的蜂窝网络中D2D通信资源分配策略[J]. 谢经纬;许艺瀚;花敏.江苏科技大学学报(自然科学版),2021(03)

基于超图聚簇和干扰限制区域理论的全双工D2D车载通信资源管理方案[J]. 肖海林;吴彬;张中山;王承祥;周迪.中国科学:信息科学,2021(01)

浏览量

136

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

广播系统中通信信道编码及调制技术研究

FANET特种通信路由协议的综合调研(续)

工业物联网场景下集群通信与无线局域网协同组网架构及资源分配算法设计

星闪在特种行业中的应用研究

算网融合光网络路由与资源分配技术分析