基于DDQN和GNN的分布式无人机路由资源联合优化（英文）

电讯技术页数： 10 2026-01-26

摘要：由于干扰及网络拓扑的快速变化，在去中心化的无人机网络中实现路由与资源分配的优化仍面临诸多挑战。提出了一种新颖的框架，融合了双深度Q网络与图神经网络，以实现路由和无线资源分配的联合优化。该框架采用图神经网络对网络拓扑进行建模，并利用双深度Q网络自适应调控路由和资源分配，从而有效解决干扰问题并提高系统性能。仿真结果表明，与传统方法(如目的地最近法、最大信噪比法及基于多层感知器的模型... （共10页）

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