无人机通信乱象，算法性能堪忧，吉林大学新框架破局？
无人机通信技术近年来获得长足发展，在物流、勘探、监控等领域得到广泛应用。行业内也暴露出诸多问题和挑战。频段使用混乱是其中之一，无人机通信所使用的频段缺乏统一规范，不同国家和地区存在分歧，给跨境应用带来障碍。各国对无人机通信的监管政策也参差不齐，有的过于宽松，有的则过于严格，制约了行业健康发展。
深度强化学习是解决无人机通信和控制问题的重要手段。传统的DDPG算法由于其固有缺陷，在动作维度较高或数据量较少的情况下，性能会大幅下降。业内开始转向其他算法，如SAC、TD3和PPO等。这些算法在训练稳定性、收敛速度和最终性能上都较为优秀。
SAC算法的全称是Soft Actor-Critic，它将强化学习问题建模为最大熵过程，通过最大化期望回报与熵之和来寻找最优策略 。这种方法使得算法在探索和利用之间达到更好平衡，避免过早收敛到次优解。SAC算法还引入了两个独立的Q函数来缓解过度估计的问题，从而提高了训练稳定性。
TD3算法则是在DDPG的基础上做了改进，主要有两个创新点:一是引入目标策略噪声，二是采用双Q学习。 前者通过在目标动作上添加噪声，使得算法更容易逃离局部最优；后者则是训练两个Q网络，取其中较小值作为目标Q值，从而减少了过度估计的风险 。TD3算法在很多连控制任务上都取得了非常好的表现。
PPO算法属于策略梯度类算法，它通过限制新旧策略之间的差异，来确保新策略的性能不会恶化 。这种方法使得PPO算法在策略更新时更加稳定，收敛速度也更快。PPO还支持并行采样，可以充分利用多核CPU和GPU的计算能力，进一步提高训练效率。
除了上述几种主流算法外，深度强化学习领域还有很多其他值得关注的方向，如高难度探索、稀疏奖励、数据效率等。不同算法在这些方面也会有所侧重，需要根据具体问题的特点选择合适的算法。比如，如果是连控制任务，动作维度较高，数据量充足，那么TD3或PPO会是不错的选择；如果是离散控制任务，SAC-Discrete算法则更具优势。
在无人机通信和控制领域，吉林大学最新提出了一个创新性的GAI（Generalized Aerial Intelligence框架。该框架旨在解决无人机通信中的频谱管理和传输优化等关键问题。
GAI框架的核心思想是将无人机通信建模为一个多智能体强化学习问题。每个无人机代理都需要根据当前环境状态选择合适的频段和传输参数，以最大化整个系统的总体性能。 与传统的集中式优化方法不同，GAI框架采用分布式的方式，各个代理通过相互协作来达成最优决策 。
在具体实现上，GAI框架包含了多个模块，如环境模拟器、智能体训练器和决策执行器等。环境模拟器负责构建无人机通信场景，考虑了多个因素的影响，如地形、天气、干扰源等。智能体训练器则基于多智能体强化学习算法，训练每个无人机代理的策略网络。决策执行器将训练好的策略应用到实际系统中，指导无人机选择最优频段和传输参数。
该框架的一个重要创新点是提出了一种新颖的频谱图估计方法。传统方法往往需要对整个频谱进行扫描，计算量大且实时性差。 GAI框架则利用智能体之间的协作，每个代理只需估计频段，然后通过信息交换来重建整个频谱图，大大提高了估计效率 。
除此之外，GAI框架还设计了一种基于深度强化学习的传输速率优化算法。该算法能够根据当前的信道状态、干扰水平等因素，自主调整调制解调方案、编码率等传输参数，以获得最大的吞吐量。
为了验证GAI框架的有效性，吉林大学团队进行了多个案例研究。其中一个案例就是上述的频谱图估计和传输速率优化。实验结果表明，与传统方法相比，GAI框架在估计精度和传输吞吐量上都有显著提升，平均提高了30%以上。
GAI框架为无人机通信和网络领域带来了全新的解决方案。它突破了传统集中式优化的瓶颈，提出了一种分布式的多智能体强化学习范式。 通过智能协作，无人机可以高效分配频谱资源，优化传输性能，从而推动整个行业的发展 。
GAI框架绝不仅限于无人机通信这一领域。它所倡导的分布式智能范式，可以广泛应用于物联网、智能交通、智慧城市等诸多场景。 只要存在多个智能体需要通过协作来完成复杂任务，GAI框架就能够发挥作用 。
GAI框架也面临一些挑战和不足。比如智能体之间的通信开销如何控制？如何保证系统的鲁棒性和可解释性？如何处理异构智能体的协作？这些都需要进一步的研究和探索。
我们有理由相信，随着人工智能和无人机技术的不断发展，GAI框架必将在更多领域大放异彩，为构建智能化的未来社会贡献自己的一份力量。
