지연 허용 네트워크(DTN)의 확산으로 희소 연결 환경에서 저장-운반-전달(SCF) 통신이 필수적이지만, 간헐적 접촉·유한 버퍼·제한된 메시지 생존시간(TTL)으로 인해 전달 희소성과 혼잡이 발생해 종단간 성능이 크게 저하된다. 이 논문은 분산형 기회적 라우팅과 제어 가능한 무인기(UAV) 비행을 공동 최적화해, 이산적 UAV 방향 전환으로 향후 접촉을 늘리면서 접촉 제한 관측 하에 노드별 복제를 가능하게 하는 방법을 제안한다. 중앙집중식 학습·분산 실행(CTDE) 구조에서 근접정책최적화(PPO) 기반의 JUROR를 제안해, 문제를 순차적 이동-라우팅 결합과 단계별 팀 보상을 가진 분해된 부분관측 마르코프 결정과정으로 정식화하고, 분산 액터가 지역 관측에 따라 행동하는 동안 학습 시점의 크리틱은 전역 통계를 활용하며 선택적 다중 지평 핫스팟 예측기가 보조 지도를 제공한다. 4가지 트래픽 모드에 대한 시뮬레이션 결과 PRoPHET과 MaxProp 대비 효과적인 성능 향상을 보이면서도 접촉 제한 분산 실행을 유지했다.
- •지연 허용 네트워크(DTN)의 간험적 접촉·버퍼 제한으로 인한 전달 희소성·혼잡 문제 해결 목표
- •분산형 기회적 라우팅과 제어 가능한 UAV 비행을 공동 최적화하는 JUROR(PPO 기반) 제안
- •중앙집중식 학습·분산 실행(CTDE) 구조로 순차적 이동-라우팅 결합 문제를 부분관측 마르코프 결정과정으로 정식화
- •분산 액터가 지역 관측에 따라 행동하는 동안 학습용 크리틱은 전역 통계 활용, 보조 핫스팟 예측기 포함
- •4가지 트래픽 모드 시뮬레이션에서 PRoPHET·MaxProp 대비 성능 향상, 접촉 제한 분산 실행 유지
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Joint UAV Flight and Opportunistic Routing under Reinforcement Learning for Delay-Tolerant Networks
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arXiv:2608.04590v1 Announce Type: new Abstract: The growing deployment of delay-tolerant networks (DTNs) has made store-carry-forward (SCF) communication indispensable under sparse connectivity. However, intermittent contacts, finite buffers, and limited message time-to-live (TTL) often give rise to sparse delivery and congestion, leading to substantial end-to-end performance degradation. To address this challenge, this study explores the joint optimization of decentralized opportunistic ro
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