Deep Reinforcement Learning Assisted Spectrum Management in Cellular Based Urban Air Mobility

强化学习 频谱管理 计算机科学 蜂窝网络 无线 干扰(通信) 电信 频率分配 广谱 稀缺 计算机网络 人工智能 认知无线电 频道(广播) 化学 组合化学 经济 微观经济学
作者
Ruixuan Han,Hongxiang Li,Rafael D. Apaza,Eric J. Knoblock,Michael R. Gasper
出处
期刊:IEEE Wireless Communications [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:29 (6): 14-21 被引量:5
标识
DOI:10.1109/mwc.001.2200150
摘要

The emerging urban air mobility (UAM) opens a new transportation paradigm to support increasing mobility demand in metropolitan areas. A major challenge for UAM is to ensure reliable two-way wireless communications between aerial vehicles and their associated ground air traffic control centers for safe operations. The concept of cellular-based UAM (cUAM) provides a promising solution for reliable air-ground communications in urban air transportation, where each aerial vehicle is integrated into an existing cellular network as a new aerial user, sharing the cellular spectrum with existing terrestrial users. Generally, the additional aeronautical use of cellular spectrum can introduce harmful interference to current terrestrial communications, which only amplifies the severity of spectrum scarcity issues. Therefore, a new spectrum management solution is necessary for cUAM applications. In this article, we first introduce the communication requirements and spectrum management challenges in cUAM. Then we propose to apply deep reinforcement learning technology to perform dynamic spectrum management in cUAM. Next, a cUAM use case is investigated where a deep-reinforcement-learning-based dynamic spectrum sharing solution is proposed to minimize the total UAM mission completion time. Numerical results show that the proposed solution can reduce the mission completion time and improve the spectrum utilization efficiency. Finally, we present several directions for future research.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
MS903完成签到,获得积分10
4秒前
CJW完成签到 ,获得积分10
5秒前
韧迹完成签到 ,获得积分0
5秒前
mmd完成签到 ,获得积分10
5秒前
七一安完成签到 ,获得积分10
6秒前
浪麻麻完成签到 ,获得积分10
10秒前
包容的剑完成签到 ,获得积分10
14秒前
等待的大炮完成签到,获得积分10
14秒前
注水萝卜完成签到 ,获得积分10
16秒前
Chem34完成签到,获得积分10
24秒前
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
hhh2018687完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
27秒前
27秒前
27秒前
27秒前
28秒前
28秒前
28秒前
28秒前
28秒前
28秒前
28秒前
嘒彼小星完成签到 ,获得积分10
28秒前
28秒前
29秒前
29秒前
29秒前
29秒前
30秒前
ri_290完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
nsc发布了新的文献求助30
33秒前
nsc发布了新的文献求助10
33秒前
nsc发布了新的文献求助10
33秒前
nsc发布了新的文献求助10
33秒前
nsc发布了新的文献求助10
33秒前
nsc发布了新的文献求助10
33秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022