无人机群网络智能拓扑控制机制

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缩略词表

第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2国内外研究现状

1.2.1无人机网络拓扑控制研究现状

1.2.2 无人机网络分簇研究现状

1.2.3 无人机网络中继选择研究现状

1.3主要研究内容和贡献

1.4结构和章节安排

第二章 基于粒子群算法的无人机网络拓扑控制机制

2.1引言

2.2问题描述

2.2.1 网络模型

2.2.2 节点的移动模型

2.3问题建模

2.4基于离散粒子群算法的分区域拓扑控制方案

2.4.1 关键节点探测算法

2.4.2 连通分量分割算法

2.4.3 离散粒子群算法

2.5仿真验证与性能评估

2.5.1 参数设置

2.5.2 性能评估指标

2.5.3 仿真结果与分析

2.6本章总结

第三章 基于DQN的无人机网络分簇算法

3.1 引言

3.2系统模型及假设

3.3分簇方案设计

3.3.1 基于均衡带宽的最佳簇数

3.3.2 基于K-means的分簇算法

3.3.3 基于DQN的动态簇头选举算法

3.3.4 簇的维护机制

3.4仿真验证与性能评估

3.4.1参数设置

3.4.2仿真结果分析

3.5本章小结

第四章 基于分布式Q-learning的无人机网络中继选择机制

4.1引言

4.2问题描述

4.3问题建模

4.4基于分布式Q-learning的中继选择算法

4.4.1 强化学习框架

4.4.2 Q-Learning算法

4.5仿真验证与性能评估

4.5.1 参数设置

4.5.2 仿真结果与分析

4.6本章小结

第五章 总结与展望

5.1全文总结

5.2未来展望

致谢

参考文献

个人简历

攻读硕士期间的科研项目和成果