基于无线电地图的有限载荷无人机货运系统：通信质量与配送效率的协同优化

《IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking》：Radio Map-Based Delivery Sequence Design and Trajectory Optimization in UAV Cargo Delivery Systems

本文针对有限载荷的蜂窝连接无人机(UAV)货运系统，研究了配送序列设计与轨迹优化的联合问题。作者提出LP-UAV-D框架（有限载荷无人机配送框架），融合粒子群优化(PSO)与对决双深度Q网络(D3QN)算法，有效权衡配送时间与通信中断时间。结果表明，该框架相比对比算法性能提升10%-20%，为低空经济物流系统提供了创新解决方案。

　　

在低空经济蓬勃发展的当下，无人机货运以其高效灵活的特性正重塑物流行业格局。然而，当无人机飞越城市上空执行配送任务时，却面临着双重挑战：有限的载荷能力要求其必须多次往返仓库，而复杂的空中通信环境又迫使它不得不绕行信号薄弱区域。这些现实约束导致配送时间显著增加，通信质量难以保障，成为制约无人机货运规模化应用的瓶颈问题。

传统研究往往将通信质量与配送效率视为独立问题，缺乏对两者内在权衡关系的深入探讨。尽管已有研究利用无线电地图优化无人机轨迹，或在考虑载荷约束下最小化配送时间，但尚未有工作系统研究有限载荷无人机货运系统中通信质量与配送效率的协同优化问题。这一研究空白正是南昌大学吴发辉团队在《IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking》上发表的最新成果所要解决的核心问题。

研究人员创新性地提出了LP-UAV-D框架，该框架巧妙结合了PSO算法和D3QN算法的优势。PSO算法负责求解满足载荷约束的最优配送序列，而D3QN算法则依托无线电地图实时规划避开弱信号区的飞行轨迹。通过将优化目标设置为配送时间与通信中断时间的加权和，该研究首次实现了在有限载荷条件下对无人机通信质量与配送效率的联合优化。

关键技术方法主要包括：首先建立包含建筑物分布、用户位置和基站信号的系统模型，基于国际电信联盟(ITU)标准创建城市环境；然后利用粒子群优化(PSO)算法解决容量约束车辆路径问题(CVRP)，获得最小化配送时间的初始轨迹；最后采用对决双深度Q网络(D3QN)算法进行深度强化学习训练，借助预先构建的无线电地图优化飞行轨迹以平衡通信质量。

系统模型与问题表述

研究考虑一个在2km×2km区域内的蜂窝连接货运无人机系统。无人机从中心仓库出发，向区域内随机分布的多个用户配送货物。由于无人机载荷能力有限（用M_load表示），当货物总重量超过M_load时，无人机需要多次返回仓库装载货物。同时，无人机在飞行过程中需要与地面基站(BS)保持通信连接，但其接收信号的信干比(SIR)可能低于阈值ε_th，导致通信中断。研究目标是最小化加权目标函数T+ηT_out，其中T为总配送时间，T_out为总通信中断时间，η为权重因子。

LP-UAV-D框架设计

框架包含两个核心算法：PSO算法用于解决配送序列优化问题，将无人机配送问题建模为容量约束车辆路径问题(CVRP)，在考虑最大载荷约束的前提下，生成使总配送时间最小的配送序列；D3QN算法用于轨迹优化，将连续飞行空间离散化，基于无线电地图提供的信号覆盖信息，通过深度强化学习训练无人机智能体选择最优飞行方向，避开弱信号区域。

仿真结果与分析

通过大量数值仿真验证了LP-UAV-D框架的有效性。在配送序列优化方面，无论无人机最大载荷M_load或飞行速度V_c如何变化，PSO算法获得的配送序列总能使总配送时间最小，性能比蚁群算法(AC)和遗传算法(GA)提升5%-15%。在轨迹优化方面，当η=0时，无人机沿直线飞行以最小化配送时间；当η增大时，无人机轨迹变得更加迂回以避开弱信号区，通信中断时间显著降低。特别地，当η=5时，无人机轨迹几乎完全避开无信号覆盖区域。最重要的是，无论η取值如何，LP-UAV-D框架获得的目标函数值始终最小，比AC+D3QN和GA+D3QN分别降低约20%和10%。

研究结论与意义

该研究通过创新性地提出LP-UAV-D框架，成功解决了有限载荷无人机货运系统中通信质量与配送效率的权衡优化问题。理论分析和仿真结果表明，该框架不仅能够有效处理复杂约束条件下的路径规划问题，还能根据系统对通信质量的不同要求灵活调整优化策略。这一研究成果为低空经济背景下无人机物流系统的实际部署提供了重要技术支撑，特别是在城市复杂环境中的货运无人机应用场景中具有广阔前景。

未来研究方向包括考虑地面装卸操作、电池更换、无人机悬停时间等实际因素的综合影响，以及仓库选址等衍生问题的研究。随着低空经济的持续发展，这类优化问题的解决将变得越来越重要，而本研究为此奠定了坚实的技术基础。