【摘 要】
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无人机视频传输网络拓扑动态变化、能量资源受限、易受干扰攻击,导致接收视频质量下降甚至通信中断。传统的无人机视频传输方案通常采用单一的信源压缩编码、信道编码参数和发射功率,难以抵御干扰策略可变的智能干扰机,满足用户体验质量的不同需求。因此,论文基于博弈理论和强化学习技术,研究无人机抗干扰视频传输技术,增强无人机的抗干扰能力,提高视频传输质量,降低传输时延和无人机能耗,有助于提高无人机视频传输的有效性
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无人机视频传输网络拓扑动态变化、能量资源受限、易受干扰攻击,导致接收视频质量下降甚至通信中断。传统的无人机视频传输方案通常采用单一的信源压缩编码、信道编码参数和发射功率,难以抵御干扰策略可变的智能干扰机,满足用户体验质量的不同需求。因此,论文基于博弈理论和强化学习技术,研究无人机抗干扰视频传输技术,增强无人机的抗干扰能力,提高视频传输质量,降低传输时延和无人机能耗,有助于提高无人机视频传输的有效性和可靠性。首先,论文构建了无人机抗干扰视频传输博弈模型,推导其在不同网络场景下的纳什均衡,揭示了任务优先级、信道增益等参数对视频传输质量、时延和能耗的影响。针对交通事故监控等重要视频拍摄任务,当无人机与地面控制中心之间的信道增益大于由视频用户体验质量需求、信道编码的最高码率、可用调制方式的数目组成的下界时,无人机使用最大的量化参数进行视频压缩编码、最高码率进行信道编码、最高阶的调制方式进行频谱搬移和最小的发射功率发送视频信号,此时干扰机不进行干扰。针对动态多变的无人机网络环境,论文提出基于强化学习的无人机抗干扰视频传输方案（RL-AJ）,无需预知视频服务模型、信道模型和干扰模型,优化视频压缩编码、信道编码和调制、功率控制策略,在干扰存在时保证视频的用户体验质量并降低无人机能耗。针对计算能力较强的无人机,论文进一步提出一种基于安全强化学习的方案（SRL-AJ）,使用卷积神经网络压缩状态空间,加快学习速度,并结合安全强化学习的思想,降低视频传输中断概率。采用H.264压缩编码标准和低密度奇偶校验码的仿真结果表明,与基于时分多址的无人机资源分配方案相比,所提RL-AJ方案可将视频传输的峰值信噪比提高31.7%,将传输时延和无人机能耗分别降低35.6%和47.3%。所提SRL-AJ方案可进一步提高6.1%的峰值信噪比,降低22.8%的传输时延和27.9%的无人机能耗。
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