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作者：周雯;花敏;许艺瀚;张东亮;
单位：广州航海学院低空装备与智能控制学院;南京林业大学信息科学技术学院,人工智能学院;广州航海学院海洋装备工程学院;
摘要：采用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)进行数据采集可减少人力物力投入，提升数据采集效率，较传统地面采集方式具有显著优势。研究了UAV辅助的数据采集系统，其中UAV作为空中基站采集地面数据源产生的数据。在UAV能量受限的条件下，优化飞行轨迹实现系统吞吐量最大化。将问题建模为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),确定状态空间、动作空间和奖励函数，其中奖励函数融合了单位时隙的飞行能耗和吞吐量。研究提出基于Q-Learning的强化学习算法对UAV飞行轨迹进行优化。仿真结果证明了所提算法的收敛性；相比若干对比方案，该算法具有更高的系统吞吐量。
关键词：无人机;;飞行轨迹优化;;强化学习;;数据采集
基金资助：国家自然科学基金(61801225);; 广州航海学院校级科研基金(K42024047);; 广东省普通高校重点领域专项(2023ZDZX3017);; 广州市教育局高校科研项目(202234607)~~
