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主题一：基于混合神经网络模型的4D航迹预测算法

主讲：谭铭威

（导师：魏巍）

主题二：IRS辅助NOMA无人机系统的三维轨迹设计和资源分配优化

主讲：齐梦迪

（导师：赵赛）

主题三：复杂环境种的无人机通信系统优化研究

主讲：蓝俊强

（导师：黄高飞）

主办机构

广州大学yl6809永利-官方网站-App Store

时间安排

2024年4月8日14:30-18:00

地点

B4–213

为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，广州大学yl6809永利-官方网站-App Store主办的“研途青年说”第64讲于4月3日14:30-18:00在B4-213举行。本次主讲人为21级研究生谭铭威、齐梦迪和蓝俊强。

谭铭威同学汇报的主题是基于混合神经网络模型的4D航迹预测算法，他的讲解主要包含以下6个部分：选题背景及意义、国内外研究现状、研究方法及过程、总结与展望、就业实习经历分享。谭铭威同学讲述民用航空飞行过程包括起飞、爬升、巡航、下降和进近阶段，根据航空公司制定并经过民航局审批的既定航线进行远距离飞行。实际飞行过程由于空域拥挤、天气、临时军事活动、空域限制等原因，飞机的飞行偏离航线。同时日益增加的航空出行需求，增加空中流量，航班延误频发，增加空中交通管理的难度。4D航迹预测技术在传统的三维坐标上加入时间维度，实现精准预测。

齐梦迪同学汇报的主题是IRS辅助NOMA无人机系统的三维轨迹设计和资源分配优化，他的讲解主要包含以下五个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、研究结果与应用、论文总结。齐梦迪同学重点研究了IRS辅助NOMA多UAV集群的无线通信系统，联合三维轨迹设计、IRS的相移设计和功率分配优化最大化系统能效问题，着重分析了该系统在多UAV多用户面临的聚类划分和能效最大化挑战。为了解决这个相关的动态问题，提出了一种基于K求和的NOMA用户聚类划分方案，周期性地进行用户聚类划分。另外提出了一种基于多智能体协作深度确定性策略梯度算法的解决方案，来共同确定UAV的最佳三维轨迹、IRS的相移设计和功率分配，以最大化多UAV通信系统能效。仿真结果表明了该方案的有效性。

蓝俊强同学汇报的主题是复杂环境种的无人机通信系统优化研究，他的讲解包括以下六个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究内容及创新点、论文工作一、论文工作二、论文总结与未来展望。讲述了在无障碍物环境下，针对飞行轨迹平滑度的无人机通信系统进行了深入研究，并设计出一种新型的考虑轨迹平滑度的无人机数据收集优化方案。在无人机运动规划领域，轨迹的平滑性一直是研究者关注的核心性能指标之一，这凸显了其在无人机运动规划中的重要性。尽管如此，传统的无人机通信系统优化方案往往忽略了轨迹平滑性的考量，或者未将其作为优化目标或约束条件之一。因此，提出了一种全新的考虑轨迹平滑度的无人机数据收集轨迹优化方法，该方法从数学角度出发，将无人机运动规划问题与无人机通信技术紧密结合。通过与传统无人机通信系统的实验仿真结果对比，所提出的优化方案所得到的飞行轨迹在平滑性方面表现更佳。轨迹的平滑性直接关联到无人机的飞行能耗，在数据收集量相近的情况下，提出的考虑轨迹平滑度的优化方案更符合实际应用需求，具有更高的实践价值。