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【摘  要】为了减少无人机在复杂实时信道状态下与地面蜂窝网络的连接中断，并且降低无人机在飞行任务过程中的能量消耗，针对蜂窝连接无人机系统，提出了一种基于无线电地图重构的无人机在线路径规划方法。无人机首先从目标区域中稀疏采样并计算采样点中断概率，随后利用基于深度图像先验的算法对无线电地图进行重构。基于重构的无线电地图，以最小化无人机任务执行的能耗为目标，建立了无人机路径规划优化问题，并提出了一种基于深度强化学习的路径规划算法进行求解。仿真结果表明，所提出方法能够在确保无人机与蜂窝连接性的前提下减少无人机的飞行能耗。

【关键词】深度强化学习；无线电地图；图像重构；路径规划；蜂窝连接无人机

0   引言

无人机（UAV, Unmanned Aerial Vehicle）由于具有高度的灵活性，在货物运输、空中视频流、虚拟现实以及增强现实等领域得到了广泛的应用。通过将无人机与地面基站（GBS, Ground Base Station）进行深度整合，蜂窝连接无人机能够高效地进行智能网络控制和数据处理。此外，蜂窝连接无人机还能够实现密集的蜂窝通信覆盖，从而满足通信网络服务需求。首先，对于无人机辅助的蜂窝通信系统，无人机可以充当中继进行通信连接。例如，在地面基站出现故障时，可以快速部署无人机为地面用户提供紧急通信支持[1-4]。其次，对于蜂窝网络支持的无人机系统，无人机可以通过与地面基站保持通信来完成飞行任务。考虑到无人机的高机动性和高速飞行，以及无人机与地面用户之间大量的数据传输活动，建立高质量的空地通信连接是至关重要的[5]。

然而，由于无人机通常由电池为其电机以及机载电子设