Bayerlein, Harald
[Verfasser:in]
;
Sorbonne université
[Mitwirkende:r];
Gesbert, David
[Mitwirkende:r]
Machine Learning Methods for UAV-aided Wireless Networks ; Méthodes d’apprentissage automatique pour l’utilisation des drones dans les réseaux sans-fil
Titel:
Machine Learning Methods for UAV-aided Wireless Networks ; Méthodes d’apprentissage automatique pour l’utilisation des drones dans les réseaux sans-fil
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Les drones autonomes sont envisagés pour une multitude d'applications au service de la société du futur. Du point de vue des réseaux sans-fil de la prochaine génération, les drones ne sont pas seulement prévus dans le rôle d'utilisateurs passifs connectés au réseau cellulaire, mais aussi comme facilitateurs actifs de la connectivité dans le cadre de réseaux assistés par drones. L'avantage déterminant des drones dans tous les scénarios d'application potentiels est leur mobilité. Pour tirer pleinement parti de leurs capacités, des méthodes de planification de trajectoire flexibles et efficaces sont une nécessité impérative. Cette thèse se concentre sur l'exploration de l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage par renforcement (RL), comme une classe prometteuse de solutions aux défis de la gestion de la mobilité des drones. L'apprentissage par renforcement profond est l'un des rares cadres qui nous permet de nous attaquer directement à la tâche complexe du contrôle des drones dans les scénarios de communication, étant donné qu'il s'agit généralement de problèmes d'optimisation non convexes et NP-difficile. De plus, le RL profond offre la possibilité d'équilibrer les objectifs multiples de manière directe, il est très flexible en termes de disponibilité d'informations préalables ou de modèles, tandis que l'inférence RL profonde est efficace sur le plan informatique. Cette thèse explore également les défis que représentent un temps de vol fortement limité, la coopération entre plusieurs drones et la réduction de la demande de données d'entraînement. La thèse explore aussi la connexion entre les réseaux assistés par drone et la robotique. ; Autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs), spurred by rapid innovation in drone hardware and regulatory frameworks during the last decade, are envisioned for a multitude of applications in service of the society of the future. From the perspective of next-generation wireless networks, UAVs are not only anticipated in the role of passive cellular-connected users, ...