【摘 要】
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无人机(UAV)可以作为空中基站而凭借其移动性灵活地实现热点区域的覆盖.如何预测流量的分布而优化UAV部署是运营商面临的挑战.针对此问题,该文提出一种基于注意力机制卷积长短期记忆网络(A-ConvL-STM)的UAV节能预部署策略:提出一种融合注意力机制的卷积长短期记忆深度时空网络模型A-ConvLSTM,用于预测用户与流量的时空分布;基于预测结果优化UAV的覆盖和位置,在满足用户接入速率要求的前提下,以最小化UAV系统发射功率为目标建立优化模型,将目标问题解耦成两个子问题并提出一种节能部署算法迭代求解.
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065
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无人机(UAV)可以作为空中基站而凭借其移动性灵活地实现热点区域的覆盖.如何预测流量的分布而优化UAV部署是运营商面临的挑战.针对此问题,该文提出一种基于注意力机制卷积长短期记忆网络(A-ConvL-STM)的UAV节能预部署策略:提出一种融合注意力机制的卷积长短期记忆深度时空网络模型A-ConvLSTM,用于预测用户与流量的时空分布;基于预测结果优化UAV的覆盖和位置,在满足用户接入速率要求的前提下,以最小化UAV系统发射功率为目标建立优化模型,将目标问题解耦成两个子问题并提出一种节能部署算法迭代求解.实验结果表明A-ConvLSTM性能高于各基线模型;节能部署算法能够有效降低UAV系统发射功耗,并能以更少数量的UAV实现整体区域覆盖.
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