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异构图神经网络多无人机基站协同轨迹设计
在紧急情况下，无人机基站（UAV-BS）为地面终端（GTs）提供计算通信能力，但面对GT数量庞大且随时间变化的挑战，我们需要设计协同轨迹以优化服务。本文采用异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Networks，H-GNN）方法解决这一问题。
异构图，作为图数据的一种形式，不同于简单的同构图或转化后信息损失较大的图。在实际业务场景中，大约80%的图数据可视为异构图。针对异构图的处理，通常会遇到图ml和图数据库中的算法设计多针对同构图，而图ml库如graphml等也难以直接处理异构图问题。不过，异构图并非无法处理，通过多种方法进行转化。
在图神经网络中，根据图中的节点和边是否具有相同类型，图可以分为同构图和异构图。同构图中的节点和边类型单一，特征空间统一，而异构图则允许存在多种类型节点和边，拥有独立的ID空间和特征空间，这使得模型的构建和理解更为复杂。
基于图神经网络的图表示学习图卷积网络（GCN）通过图结构信息融合节点表示。每层图卷积更新节点表示，融合邻居节点信息，实现信息传播。Attention机制也被用于图表示学习，通过多头注意力机制学习节点关系，进行信息融合。
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