Joint Altitude, Beamwidth, Location and Bandwidth Optimization for UAV-Enabled Communications
这封信研究了无人机（UAV）辅助无线通信的上行链路功率控制问题。该方法通过对无人机的飞行高度、天线波束宽度、无人机的位置以及地面终端的带宽和发射功率进行联合优化，在满足最小速率需求的前提下，使上行链路总功率最小。提出了一种低复杂度的迭代算法来获得次优解。数值结果表明，该算法可以实现良好的性能，在上行链路和功率节省。
2018-06-06 cs.IT math.IT
Optimal Transport Theory for Cell Association in UAV-Enabled Cellular Networks
提出了一种新的无人机蜂窝网络时延最优小区关联框架。特别地，为了最小化地面用户任意空间分布下的平均网络延迟，确定了无人机和地面基站（BS）的最优小区划分。为此，利用最优传输理论的强大数学工具，证明了最优小区关联问题解的存在性，并完全刻画了解空间。分析和仿真结果表明，所提出的方法产生的平均网络延迟的显着改善。
2017-05-27 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Wireless Power Transfer: A Tutorial Overview
支持无人机（UAV）的无线功率传输（WPT）最近成为一种有前途的技术，以在大规模无线网络中为广泛分布的低功率地面设备（GD）提供可持续的能量供应。与部署在固定位置的传统WPT系统中的能量发射器（ESTA）相比，UAV安装的空中发射器可以在三维（3D）空间中灵活地飞行，以更有效地为附近的GD充电。本文提供了一个教程概述无人机使能WPT及其吸引人的应用，特别是侧重于如何利用无人机的可控移动性，通过其3D轨迹设计，以最大限度地提高能量传输到所有GD在无线网络中的公平性。首先，我们考虑单个UAV使能的WPT场景，其中一个UAV在已知位置为多个GD无线充电。为了解决这种情况下的能量最大化问题，我们提出了一个通用的轨迹设计框架，包括三个创新的方法来优化无人机的轨迹，这是多位置悬停，连续悬停和飞行，和基于时间量化的优化，分别。接下来，我们考虑多无人机使能的WPT场景，其中多个无人机在大区域中协作地对许多GD充电。在单无人机航迹设计的基础上，分别基于无人机群集和GD聚类原理，提出了两种有效的多无人机航迹联合优化方案。此外，我们考虑了支持无人机的WPT的两个重要扩展，即支持无人机的无线供电通信网络（WPCN）和支持无人机的无线供电移动边缘计算（MEC）。
2021-02-27 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Laser-Powered UAV Wireless Communication Systems
激光电源已成为为无人机（UAV）提供方便和可持续能源供应的可行解决方案。在本文中，我们研究了一种激光供电的无人机无线通信系统，其中激光发射器发送激光束来充电飞行中的固定翼无人机，无人机使用收集的激光能量与地面站进行通信。为了维持无人机的可持续运行，其总能量消耗不能超过激光发射器的能量。在这样的激光能量收集约束下，我们通过联合优化无人机的轨迹及其发射功率分配，在有限的持续时间内最大化从无人机到地面站的下行链路通信吞吐量。但由于无人机能耗模型复杂，该问题具有非凸性，求解难度较大。为了解决这个问题，我们首先考虑一个特殊的情况下，一个双圆形的无人机轨迹，平衡之间的权衡最大限度地提高激光能量收集与无线通信在无人机的性能。接下来，基于所获得的双圆轨迹，我们提出了一个有效的解决方案的一般问题，通过应用交替优化和序列凸规划（SCP）的技术。最后，数值结果验证了所提出的设计的通信吞吐量性能。
2018-03-02 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for UAV-Enabled Wireless Powered Communication Networks
研究了一种基于无人机的无线供电通信网络，该网络中无人机作为移动接入点周期性地为一组地面用户提供服务。UAV采用射频（RF）无线功率传输（WPT）在下行链路中对用户进行充电，并且用户使用所收集的RF能量在上行链路中向UAV发送独立信息。与具有固定AP的传统WPCN不同，UAV使能的WPCN可以通过轨迹设计结合无线资源分配优化来利用UAV的移动性，以最大化系统吞吐量。特别是，我们的目标是最大限度地提高上行链路的共同（最小）吞吐量在一个有限的无人机的飞行期间，所有地面用户之间，其最大速度约束和用户的能源中立的约束。由此产生的问题是非凸的，因此很难得到最优解。为了解决这个问题，我们首先考虑一个理想的情况下，无人机的最大速度限制，并获得最优解放松的问题。最优解表明，对于下行链路WPT，UAV应连续悬停在有限数量的地面位置上方，以及对于上行链路通信，UAV应连续悬停在每个地面用户上方。接下来，我们考虑具有UAV的最大速度约束的一般问题。在此基础上，提出了一种高效的连续悬停飞行轨迹设计方法，并结合上下行无线资源分配，应用交替优化和连续凸规划（SCP）技术，提出了一种局部最优解.数值结果表明，建议的无人机使WPCN实现显着的吞吐量增益比传统的WPCN与固定位置的AP。
2018-10-09 cs.IT math.IT
Placement Optimization for UAV-Enabled Wireless Networks with Multi-Hop Backhaul
无人驾驶飞行器（UAV）已经成为在各种应用中为地面用户提供无线数据访问的有前景的解决方案（例如，在紧急情况下）。本文研究了一种支持无人机的无线网络，其中多个无人机被部署为空中基站（BS），为分布在地面上的用户提供服务。与以往忽略无人机回程连接的研究不同，本文实际考虑无人机通过地面网关节点通过速率受限的多跳无线回程连接到核心网。我们还考虑到从无人机到用户的空对地（A2G）接入链路和无人机之间的空对空（A2A）回程链路在正交频带上操作。在这种设置下，我们的目标是最大限度地提高共同的（或最小）吞吐量之间的所有地面用户在该网络的下行链路中的流量守恒的限制，在无人机，通过优化无人机的部署位置，结合接入和回程链路的带宽和功率分配。然而，常见的吞吐量最大化是一个非凸优化问题，很难得到最优解。为了解决这个问题，我们使用交替优化和连续凸规划（SCP）的技术来获得局部最优解。数值结果表明，所提出的设计显着提高了所有地面用户之间的共同吞吐量相比，其他基准计划。
2018-09-13 cs.IT math.IT
Cellular-Enabled UAV Communication: Trajectory Optimization Under Connectivity Constraint
本文研究了一种由一架无人机和多个地面基站组成的蜂窝式无人机通信系统。UAV具有从初始位置飞行到最终位置的任务，在此期间，它需要通过在每个时刻与GBS中的一个相关联来保持与蜂窝网络的可靠无线连接。我们的目标是最大限度地减少无人机的任务完成时间，通过优化其轨迹，受到的最小接收信噪比（SNR）的目标，这需要在整个任务中得到满足指定的GBS-无人机链路的连接约束的质量。该问题是非凸的，很难得到最优解。我们首先提出了一种有效的方法来检查其可行性的基础上图的连通性验证。然后，通过分析无人机执行任务过程中GBS与无人机的关联序列，得到了无人机最优航迹的一些有用信息，并在此基础上，利用凸优化和图论中的技术，提出了一种有效的轨迹优化问题的近似求解算法。数值结果表明，我们提出的轨迹设计达到接近最优的性能。
2017-10-31 cs.IT math.IT
Overcoming Endurance Issue: UAV-Enabled Communications with Proactive Caching
由无人机（UAV）实现的无线通信已经成为未来无线系统中许多应用场景的吸引人的技术。然而，无人机有限的续航能力极大地阻碍了无人机通信的实际实施。为了克服这个问题，本文提出了一种新的方案，无人机使能的通信，利用有前途的技术，在用户的主动缓存。具体来说，我们专注于以内容为中心的通信系统，其中无人机被派遣到一组地面节点（GN）与随机和异步的文件从一个给定的集合中提取的请求。利用所提出的方案，在每个操作周期开始时，UAV主动地将文件发送到所选择的GN的子集，所述GN协作地缓存集合中的所有文件。因此，当请求时，每个GN可以直接从其本地缓存或通过设备到设备（D2 D）通信从缓存了该文件的最近邻居检索文件。据透露，存在一个基本的文件缓存成本之间的权衡，这是为无人机传输文件到指定的缓存GN所需的总时间，和文件检索成本，这是服务一个文件请求所需的平均时间。为了描述这种权衡，我们制定了一个优化问题，以最大限度地减少这两个成本的加权和，通过共同设计的文件缓存策略，无人机轨迹和通信调度。由于所提出的问题一般是NP-难的，我们提出了有效的算法来找到高质量的近似解。数值结果证实了我们的研究，并显示了巨大的潜力，主动缓存，以克服有限的耐力问题，在无人机使能的通信。
2018-10-02 cs.IT math.IT
Randomized Caching in Cooperative UAV-Enabled Fog-RAN
我们认为一个无人机启用（无人机启用）雾无线电接入网络（F-RAN）中，无人机被认为是飞行远程无线电头（RRH）配备缓存和合作通信能力。我们主要关注的是概率/随机的内容放置策略，并相应地制定内容放置作为一个优化问题。然后，我们通过评估平均系统容量和其能量效率来研究所提出的内容放置的效率。我们的研究结果表明，合作通信中起着至关重要的作用，无人机使能的边缘通信，因为它有效地抑制了主要的视线（LOS）接收干扰的影响。还可以看出，协同缓存使能的UAV F-RAN在高层环境中比密集的城市和郊区环境中表现得更好。这是由于高层建筑物的阻挡显著降低了接收到的LOS干扰，以及协作通信对参与信号的性能增益。比较性能的内容放置策略和传统的缓存技术表明，我们提出的概率/随机缓存优于其他在大多数的实际情况下。
2019-02-22 cs.IT math.IT
Secrecy Energy Efficiency Maximization for UAV-Enabled Mobile Relaying
研究了无人机支持的移动中继系统的保密能量效率（SEE）最大化问题，在存在潜在窃听者的情况下，利用高机动性无人机协助将机密信息从地面源传递到合法的地面目的地，并阻断直接链路.我们的目标是通过在有限的时间范围内联合优化通信调度、功率分配和无人机轨迹，最大限度地提高无人机的SEE。所制定的问题是一个混合整数非凸优化问题，是具有挑战性的最优解决。为了使问题易于处理，我们将问题分解为三个子问题，并提出了一个有效的迭代算法，交替优化的子问题。此外，本文还考虑了两种特殊情况作为基准。仿真结果表明，与基准相比，所提出的设计方案显著提高了无人机的SEE
2018-07-12 cs.IT math.IT
Radio-Map-Based Robust Positioning Optimization for UAV-Enabled Wireless Power Transfer
这封信研究了基于无线电地图的鲁棒定位设计中的无人机无线电力传输系统。
2019-05-03 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Placement of a UAV to Maximize the Lifetime of Wireless Devices
当蜂窝网络出现故障时，无人机（UAV）可以用作空中无线基站。关于基于UAV的无线覆盖的先前研究通常考虑从空中基站到地面用户的下行链路场景。在本文中，我们考虑了一个上行链路的情况下，灾害的情况下（如地震或洪水），当蜂窝网络下降。我们制定的最佳无人机布局的问题，其中的目标是确定一个单一的无人机的位置，使得上行链路传输的持续时间的总和是最大化的。证明了问题的约束集可用半球面的交来表示，且此交所形成的区域是关于两个变量的凸集。这个证明使我们能够将我们的问题转化为具有两个变量的优化问题。我们还证明了转换后的问题的目标函数是一个凹函数的约束下的最低高度的无人机，并提出了一种基于梯度投影的算法来找到最佳位置的无人机。通过仿真验证了分析的正确性，并在不同情况下证明了该算法的有效性。
2018-04-06 cs.IT math.IT
An Online Joint Optimization Approach for QoE Maximization in UAV-Enabled Mobile Edge Computing
本文针对无人机使能MEC中电池、计算和频谱资源受限导致服务时间短与QoE下降的问题，提出基于Lyapunov优化与博弈论、凸优化相结合的在线联合优化方法，联合优化任务卸载、资源分配和轨迹规划以最大化用户QoE。
2024-03-23 cs.IT math.IT
Capacity of UAV-Enabled Multicast Channel: Joint Trajectory Design and Power Allocation
研究了一种支持无人机的多播信道，在该信道中，无人机作为移动发射机向一组$K$地面用户传递公共信息。我们的目标是在一个有限的无人机通信周期，受其最大速度约束和平均发射功率约束的能力，这个信道的特征。为了实现该容量，无人机应该使用跨越整个通信周期的足够长的代码。因此，通过联合优化UAV的轨迹和随时间的发射功率分配，经由最大化$K$用户的最小可实现时间平均速率来实现多播信道容量。然而，这个问题是非凸的，很难得到最优解。为了解决这个问题，我们首先考虑一个放松的问题，忽略最大无人机速度约束，并通过拉格朗日对偶方法获得其全局最优解。最优解表明，无人机应悬停在有限数量的地面位置，在每个位置的最佳悬停时间和发射功率。其次，基于多点悬停的解决方案，提出了一种连续悬停飞行轨迹设计方法，并在最大速度约束下得到了相应的最优发射功率分配。数值结果表明，本文提出的无人机轨迹和发射功率联合优化方法显著提高了无人机多播信道的可达速率，并且性能也大大优于传统的发射机位置固定的多播信道。
2018-01-31 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Wireless Power Transfer: Trajectory Design and Energy Optimization
本文研究了一种新的无人机无线能量传输系统，其中无人机安装的移动能量发射器（ET）被派遣向一组地面能量接收器（ER）提供无线能量。我们研究了无人机如何通过轨迹设计最佳地利用其机动性，以在有限的时间内最大限度地提高传递到所有ER的能量。首先，我们考虑最大化的总和能量接收的所有ER优化无人机的轨迹受到其最大速度约束。得到了该模型的最优解，表明无人机在整个飞行期间应停留在一个固定位置。然而，总能量最大化会引起“远近”公平性问题。为了克服这个问题，我们考虑一个不同的问题，以最大限度地提高所有ER之间的最小接收能量。我们首先考虑一个理想的情况下，忽略无人机的最大速度约束，并表明放松的问题可以通过拉格朗日对偶方法得到最优解。然后，在考虑最大速度约束的一般情况下，以理想情况下的最优轨迹为激励，提出了一种新的连续悬停飞行轨迹，并应用连续凸规划（SCP）方法进行了有效的轨迹设计。
2017-09-22 cs.IT math.IT
Optimal 1D Trajectory Design for UAV-Enabled Multiuser Wireless Power Transfer
本文研究了一种支持无人机的无线能量传输网络，其中无人机在空中以恒定高度飞行，为一组具有线性拓扑结构的地面节点提供无线能量供应。我们的目标是通过优化无人机的一维（1D）轨迹，最大限度地提高所有地面节点之间的最小接收能量，受到最大无人机飞行速度的约束。不同于以往的工作，只提供启发式和局部最优解，本文是第一个工作，提出了全局最优的一维无人机轨迹解决方案所考虑的最小能量最大化问题。为此，我们首先表明，对于任何给定的速度约束的无人机轨迹，我们总是可以构建一个最大速度轨迹和一个无速度轨迹，使得它们的组合可以实现相同的接收能量在所有这些地面节点。其次，我们将原来的无人机速度约束的轨迹优化问题转化为一个等价的无人机速度自由的问题，然后通过拉格朗日对偶方法优化求解。所获得的最优1D UAV轨迹解遵循所谓的连续悬停和飞行（SHF）结构，即，无人机在有限数量的悬停点处连续悬停，每个悬停点持续优化的悬停持续时间，并且以最大速度在这些悬停点之间飞行。数值结果表明，我们提出的最优解显着优于基准计划在以前的工作在不同的情况下。
2018-11-01 cs.IT math.IT
UAV-Aided Wireless Communication Designs With Propulsion Energy Limitations
本文研究了无人机辅助无线通信系统，其中无人机在感兴趣区域上空飞行时支持多个地面节点的上行通信。在该系统中，考虑了UAV处的推进能量消耗，使得UAV的速度和加速度不应超过某个阈值。我们制定的最小平均速率最大化问题和能源效率（EE）最大化问题，通过联合优化的轨迹，速度和加速度的无人机和上行链路发射功率在GN。由于这些问题是非凸的一般，我们采用逐次凸逼近（SCA）技术。为此，适当的凸逼近的非凸约束，并提出迭代算法收敛到局部最优点。数值结果表明，所提出的算法优于基线计划的两个问题。特别是对于EE最大化问题，所提出的算法表现出约109%的增益超过基线计划。
2018-01-09 cs.IT math.IT
Performance Evaluation of UAV-enabled Cellular Networks with Battery-limited Drones
无人飞行器（UAV）可以用作飞行基站（BS）以卸载热点中的宏BS。然而，由于机载电池有限，无人机通常可以持续运行不到1.5小时。之后，UAV必须飞回专用充电站，该专用充电站对UAV的电池进行再充电/更换。在本文中，我们研究了无人机使能蜂窝网络的性能，同时捕捉的空间分布的充电站的影响。特别是，我们使用工具从随机几何推导出的覆盖概率的无人机使能的蜂窝网络的电池大小的函数，充电站的密度，以及充电/更换电池所需的时间。
2020-07-01 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Data Collection in UAV Enabled Wireless Sensor Network
在无线传感器网络中，利用无人机作为地面传感器节点的移动数据收集器是一种有效延长网络寿命的节能技术。具体地，由于无人机在从SN收集数据时可以顺序地移动靠近每个SN，从而减少链路距离以节省SN的传输能量。在这封信中，考虑SN-UAV链路的一般衰落信道模型，我们联合优化SN的唤醒时间表和UAV的轨迹，以最小化所有SN的最大能耗，同时确保从每个SN可靠地收集所需的数据量。我们制定我们的设计作为一个混合整数非凸优化问题。应用逐次凸优化技术，提出了一种有效的迭代算法来寻找次优解。数值结果表明，该方案实现了显着的网络节能相比，基准计划。
2017-08-01 cs.IT math.IT
Providing Wireless Coverage to High-rise Buildings Using UAVs
当蜂窝网络出现故障时，无人机（UAV）可以用作空中无线基站。基于UAV的无线覆盖的先前研究通常考虑空对地路径损耗模型，其假设用户在室外并且他们位于2D平面上。在本文中，我们建议使用一个单一的无人机提供无线覆盖的高层建筑内的室内用户在灾害情况下（如地震或洪水），当蜂窝网络下降。首先，我们提出了一个现实的室外-室内路径损耗模型，并描述了这个模型引入的权衡。然后，我们研究了高效的无人机布局问题，其目标是最小化覆盖整个高层建筑所需的总发射功率。公式化的问题是非凸的，通常很难解决。为此，我们考虑两种情况下的实际利益，并提供有效的解决方案，制定这些情况下的问题。在第一种情况下，我们的目标是找到最小的发射功率，使室内用户的最大路径损耗可以覆盖。在第二种情况下，我们假设室内用户的位置在每个楼层的维度上是对称的。
2017-05-27 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Wireless Power Transfer with Directional Antenna: A Two-User Case
本文考虑了一种无人机无线电能传输系统，该系统由一架配备定向天线的无人机提供无线电能，为地面上的两个能量接收器充电。在这种设置下，我们通过联合优化UAV的高度、轨迹和发射波束宽度，最大化两个ER在特定的有限充电时段内接收的公共（或最小）能量，受限于UAV的最大速度约束以及最大/最小高度和波束宽度约束。然而，共同的能量最大化是一个非凸优化问题，通常很难得到最优解。为了解决这个问题，我们首先忽略无人机的最大速度限制，并最佳地解决放松的问题。松弛问题的最优解表明，无人机应悬停在两个对称的位置在整个充电期间，与相应的高度和波束宽度优化。其次，在考虑最大速度约束的情况下，对原问题进行了研究，提出了一种基于松弛问题最优解的启发式悬停-飞行-悬停轨迹设计方法。数值结果验证，由于采用定向天线与自适应波束宽度和高度控制，我们提出的设计显着提高了共同的能量接收的两个ER，相比其他基准计划。
2018-05-10 cs.IT math.IT
Lifetime Maximization for UAV-Enabled Cognitive-NOMA IoT Networks: Joint Location, Power, and Decoding Order Optimization
本文研究了一种支持认知无人机（UAV）的物联网（IoT）网络，其中次级/认知IoT设备在主网络的频谱中遵循非正交多址（NOMA）协议将其数据上传到UAV集线器。我们的目标是通过联合优化无人机的位置，发射功率和解码顺序，最大限度地提高物联网设备的最小寿命受到干扰功率约束的存在下，不完美的信道状态信息（CSI）。为了求解非凸混合整数规划问题，首先在给定的解码顺序下，对无人机位置和发射功率进行联合优化，并借助Lagrange对偶获得全局最优解，然后通过穷举搜索获得最佳解码顺序，该方法适用于较小规模的场景。对于大规模的情况下，我们提出了一个低复杂度的次优算法，通过将原问题转化为一个更容易处理的等价形式，并应用连续凸逼近（SCA）技术和罚函数方法。数值结果表明，所提出的设计显着优于基准计划。
2021-10-29 cs.IT math.IT
UAV Trajectory Optimization and Tracking for User Localization in Wireless Networks
针对无线网络中UAV辅助的用户定位问题，提出一种基于期望最大化最小二乘法的SLAM框架，联合实现用户定位与UAV跟踪，并优化UAV轨迹以显著提升定位精度。
2023-05-24 cs.IT math.IT
A Survey of Prototype and Experiment for UAV Communications
无人机（UAV）通信已经引起学术界和工业界的极大关注。为了便于无人机在实际中的大规模应用，我们提供了一个全面的调查无人机通信的原型和实验。为此，我们首先概述了无人机通信的原型和实验的一般架构，然后给出空对地信道模型和无人机能耗模型的实验验证。接下来，我们讨论了两种有前途的无人机通信模式，即蜂窝连接的无人机和无人机启用空中通信平台的测量实验。对于前者，我们专注于可行性研究并解决干扰缓解问题。针对无人机空中通信平台，提出了无人机空中基站、无人机空中中继和无人机空中数据汇集/分发三种场景。最后，我们指出了一些有前途的无人机通信的原型和实验测量的未来方向。
2020-07-02 cs.IT eess.SP math.IT
Trajectory Optimization for Completion Time Minimization in UAV-Enabled Multicasting
研究了一种基于无人机的多播系统，该系统通过无人机向多个地理上分布的地面终端发送公共文件。我们的目标是设计无人机的轨迹，以尽量减少其任务完成时间，同时确保每个GT能够成功地恢复所需的高概率的文件。我们考虑使用实际的随机线性网络编码（RLNC）的无人机多播，使每个GT是能够恢复的文件，只要它收到足够大的编码数据包的数量。然而，所提出的无人机轨迹优化问题是非凸的，难以直接求解。为了解决这个问题，我们首先推导出每个GT的文件恢复的成功概率的分析下限。基于这一结果，然后我们将问题重新表述为更易于处理的形式，其中UAV轨迹仅需要被设计为满足一组约束，每个约束关于与GT的最小连接时间，在此期间，它们的距离低于设计阈值。我们表明，最佳无人机轨迹只需要构成连接的线段，因此它可以通过确定第一个最佳的航路点，然后无人机速度沿连接航路点的线。我们提出了一个新的概念，虚拟基站（VBS）的位置和应用凸优化技术的基础上的航路点设计的实用方案。此外，对于给定的航路点集，我们得到了最佳的无人机速度在所产生的路径有效地通过求解线性规划（LP）问题。数值结果表明，建议的无人机启用多播优化轨迹设计实现了显着的性能增益相比，基准计划。
2017-08-22 cs.IT math.IT
Blocking Probability and Spatial Throughput Characterization for Cellular-Enabled UAV Network with Directional Antenna
在过去的几年里，无人机（UAV）在民用应用中的使用大幅增加，这要求UAV与其地面客户端之间的高性能通信，特别是当它们密集部署时。为了实现这一目标，可以利用蜂窝基站（BS）来提供一种新的和有前途的解决方案，以成本效益的方式同时支持大规模UAV通信。然而，与地面通信信道不同，UAV到BS信道通常由视距（LoS）链路支配，这加剧了共信道干扰，并且使得现有蜂窝网络中的空间频率重用无效。在本文中，我们考虑在每个无人机的定向天线的使用，以限制干扰/从其他无人机用户在一个有限的区域内，从而提高频谱的空间复用。在该模型下，如果无人机用户在其天线主瓣中找不到任何基站，或者发现其主瓣下的所有基站同时被其他无人机的基站覆盖，从而遭受强同频干扰，则可能会暂时被阻止通信。假设无人机和地面基站的位置分别为独立的齐次泊松点过程（HPPPs），首先解析推导出无人机阻塞概率的封闭形式上界，然后根据基站/无人机密度、无人机飞行高度和天线波束宽度等关键参数，描述蜂窝无人机通信网络可实现的平均空间吞吐量。仿真结果验证了所推导的边界实际上是紧的，并进一步表明，自适应调整无人机的高度和/或波束宽度与不同的BS/UAV密度可以显着降低无人机阻塞概率，从而提高网络的空间吞吐量。
2017-10-28 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Radio Access Network: Multi-Mode Communication and Trajectory Design
在本文中，我们认为无人机（UAV）的无线电接入网络（RAN）与无人机作为一个空中平台，以各种模式的实际利益，包括数据汇集在上行链路中，在下行链路中的数据传输，并涉及上行链路和下行链路的GU之间的数据中继与地面用户（GU）进行通信。在该总体框架下，考虑了两种UAV操作场景：周期性操作，其中UAV通过重复地遵循特定轨迹以周期性方式为GU服务，以及一次性操作，其中UAV以单次飞行为GU服务，然后离开执行另一任务。在每种情况下，我们的目标是最大限度地减少无人机周期飞行时间或任务完成时间，同时通过联合无人机轨迹和通信资源分配设计方法，满足每个GU的目标速率要求。利用连续凸优化和块坐标下降技术，提出了寻找有效局部最优解的迭代算法。此外，由于所提出的算法所获得的解决方案的质量严重依赖于所采用的初始无人机轨迹，我们提出了新的方法来设计初始轨迹的操作方案，利用现有的结果来解决经典的旅行商问题（TSP）和皮卡和交付问题（PDP）。数值结果表明，所提出的轨迹初始化设计导致显着的性能增益相比，基准初始化的基础上的圆形轨迹。
2018-05-18 cs.IT math.IT
Cache Enabled UAV HetNets Access xHaul Coverage Analysis and Optimal Resource Partitioning
我们研究了一个城市无线网络中，缓存使能的无人机接入点（UAV-AP）和无人机基站（UAV-BS）部署，以提供更高的吞吐量和ad-hoc覆盖地面上的用户。启用高速缓存的UAV-AP通过xHaul链路经由地面基站（TBS）或启用回程的UAV-BS将用户数据路由到核心网络。首先，我们推导出接入和xHaul链路中的关联概率。有趣的是，我们表明，为了最大限度地提高视线（LoS）无人机（UAV）的关联性，在阈值之后，密集的无人机部署可能是没有好处的。然后，我们得到的信号干扰噪声比（SINR）的覆盖概率的典型用户在接入链路和标记的无人机-AP在xHaul链路，分别。采用SINR覆盖分析来通过联合考虑成功接入和xHaul传输的概率以及成功缓存命中概率来表征成功内容递送概率。我们在数字上优化了接入和xHaul链路之间的频率资源分配，以最大限度地成功向用户提供内容。对于一个给定的存储容量在无人机，我们的研究规定了网络运营商的最佳带宽划分因素和尺寸规则有关的无人机-AP的部署。
2022-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Generative Adversarial Networks for mmWaveChannel Modeling in Wireless UAV Networks
在本文中，提出了一种新的框架，使空对地信道建模毫米波（mmWave）频率在无人机（UAV）无线网络。首先，开发了一种有效的信道估计方法来收集毫米波信道信息，允许每个UAV通过生成对抗网络（GAN）训练本地信道模型。接下来，为了以隐私保护的方式在UAV之间共享信道信息，开发了基于分布式GAN架构的协作框架，以使每个UAV能够以完全分布式的方法从整个数据集中学习mmWave信道分布。给出了分布式网络中信息共享的最优网络结构使学习率最大的充要条件。仿真结果表明，所提出的GAN方法在每次学习迭代中共享更多的生成信道样本会提高学习速率，但随着网络中无人机数量的增加，学习速率会降低。结果还表明，所提出的GAN方法产生了更高的学习精度，相比于一个独立的GAN，并提高了无人机下行链路通信的平均速率超过10%，相比基线实时信道估计方案。
2021-02-22 cs.IT math.IT
Joint Computation Offloading and Target Tracking in Integrated Sensing and Communication Enabled UAV Networks
针对ISAC赋能的无人机网络，联合优化卸载任务规模与无人机位置，以最小化计算时延和速度估计CRB，并用遗传算法求解该非凸问题，验证了算法有效性。
2024-04-12 cs.IT math.IT
UAV Swarm Enabled Aerial Movable Antenna System for Low-Altitude Economy: From Far-Field to Near-Field Communication
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City（智慧城市物联网国家重点实验室）；University of Macau（澳门大学）；National Mobile Communications Research Laboratory（移动通信国家重点实验室）；Southeast University（东南大学）；Department of Information Engineering, the Chinese University of Hong Kong（香港中文大学信息工程系）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；School of information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系）
本文提出基于无人机群的近场空中可移动天线通信系统，通过优化无人机轨迹和波束成形提升通信速率，实现低空经济型通信。
2026-02-14 cs.IT math.IT
Common Throughput Maximization for UAV-Enabled Interference Channel with Wireless Powered Communications
本文研究了一种用于无线供电通信网络（WPCN）的无人机（UAV）启用的双用户干扰信道，其中两个UAV无线地对地面上的两个低功率物联网（IoT）设备充电并从它们收集信息。我们考虑两种情况下，当两个无人机合作的能量传输和/或信息接收，通过干扰协调和协调多点（CoMP），分别。对于这两种情况，通过轨迹设计利用UAV的可控移动性，不仅提高下行链路中的无线功率传输（WPT）效率，而且减轻上行链路中的无线信息传输（WIT）的同信道干扰。特别地，目标是通过联合优化两个UAV的轨迹和下行链路/上行链路无线资源分配，在受限于UAV处的最大飞行速度和碰撞避免约束以及IoT设备处的个体能量中性约束的情况下，最大化两个IoT设备在有限UAV任务周期内的上行链路公共（最小）吞吐量。在干扰协调和CoMP两种情况下，我们首先获得了两个共同的速率最大化问题的最优解井结构的特殊情况下，具有足够长的无人机任务持续时间。接下来，我们获得高质量的解决方案，为实际情况下，有限的无人机任务持续时间，通过使用交替优化和逐次凸逼近（SCA）。
2019-10-10 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Transmit Power and Flying Location for UAV Covert Wireless Communications
针对无人机（UAV）隐蔽作战问题，提出了飞行位置和无线通信发射功率的联合优化方法。这是由诸如从机载平台进行军事地面监视的应用场景所推动的，在这些应用场景中，无人机的信号传输不能被监视区域内的人检测到是至关重要的。具体而言，我们最大限度地提高通信质量的一个合法的地面接收器的监视区域外，受到：隐蔽性约束，最大发射功率约束，和所需的监视质量确定的物理位置约束。我们提供了一个明确的解决方案，最实用的约束组合的优化问题之一。对于其他约束组合，我们确定飞行的可行区域，然后可以搜索这些区域以建立无人机的最佳位置。在许多情况下，二维最佳位置是通过一维搜索实现的。我们讨论了两种启发式方法无人机的位置，并表明，在某些情况下，他们能够实现接近最佳，但在其他情况下，显着的收益可以通过采用我们开发的解决方案。
2020-10-19 cs.IT math.IT
Joint Location, Bandwidth and Power Optimization for THz-enabled UAV Communications
研究了无人机辅助太赫兹无线通信系统中无人机的部署、功率分配和带宽分配问题。在所研究的模型中，一架无人机可以使用太赫兹频段为地面用户提供服务。然而，高度不确定的THz信道将给无人机定位、用户功率和带宽分配优化问题带来新的挑战。因此，有必要设计一种新的框架来部署无人机在太赫兹无线系统。该问题被形式化为优化问题，其目标是通过联合优化无人机的部署、每个用户的发射功率和带宽来最小化无人机与地面用户之间的上行链路和下行链路传输的总延迟。通信时延是应急通信的关键。针对这一非凸时延最小化问题，提出了一种交替算法，同时迭代求解位置优化子问题、功率控制子问题和带宽分配子问题。仿真结果表明，与仅优化无人机位置、带宽分配或发射功率控制的基准算法相比，该算法可将传输时延分别降低$59.3\%$、$49.8\%$和$75.5\%$。
2021-03-14 cs.IT math.IT
Machine Learning for Wireless Connectivity and Security of Cellular-Connected UAVs
Ericsson Research（爱立信研究院）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
蜂窝连接的无人机（UAV）将不可避免地作为新的空中移动用户集成到未来的蜂窝网络中。为无人机提供蜂窝连接将使从在线视频流到医疗交付的无数应用成为可能。然而，为了实现无人机的可靠无线连接以及安全操作，需要解决各种挑战，例如干扰管理，移动性管理和切换，网络物理攻击和认证。在本文中，目标是暴露的无线和安全的挑战，出现在基于无人机的交付系统，基于无人机的实时多媒体流，无人机智能交通系统的背景下。为了应对这些挑战，引入了基于人工神经网络（ANN）的解决方案。所介绍的方法使无人机能够自适应地利用无线系统资源，同时保证安全的操作，在实时。初步仿真结果显示了针对上述每个蜂窝连接的UAV应用用例引入的解决方案的优势。
2018-11-29 cs.AI cs.IT math.IT
Ground Experiment of Full-Duplex Multi-UAV System Enabled by Directional Antennas
高性能的多无人机通信系统是实现各种无人机系统的关键技术之一，它是多无人机与地面站之间的桥梁。为了解决同频干扰导致的频谱效率低等问题，提出了一种低硬件复杂度的频谱效率高的全双工多UA V通信系统。在本文中，进行了地面实验，以确认所提出的系统的关键功能，即，通过定向天线和无人机位置控制来消除无人机之间的同频干扰，而不是传统全双工系统中无人机上消耗能量的专用自干扰消除器。通过软件无线电设备实现的原型系统，测量了一对无人机之间干扰链路的信道功率和可达信道容量。并对不同天线和不同天线高度的结果进行了比较。实验结果与设计结果吻合较好，验证了该系统的可行性和有效性。该地面实验是一项正在进行的工作，为未来基于多无人机的空中实验提供初步结果。
2022-02-01 cs.IT math.IT
Impact of UAV Wobbling on the Air-to-Ground Wireless Channel
采用Rician多径信道模型，研究了无人机抖动对无人机与地面用户设备之间无线信道相干时间的影响。我们考虑了两种不同的无人机数量场景：（i）单无人机场景（SUS），和（ii）多无人机场景（MUS）。对于每种情况，我们通过两个随机过程来模拟无人机摇摆，即，维纳和正弦过程，并表征信道自相关函数（ACF），然后使用ACF来导出信道的相干时间。对于MUS，我们进一步表明，用于不同UAV的UAV-UE信道彼此不相关。本文中的一个关键观察结果是，即使对于小型无人机摆动，信道的相干时间也可能迅速退化，这可能使得难以跟踪信道并建立可靠的通信链路。
2020-08-24 cs.IT eess.SP math.IT
UAV Swarm-Enabled Aerial CoMP: A Physical Layer Security Perspective
与由单个无人机（UAV）启用的空中基站不同，空中协调多点（CoMP）可以由UAV群启用。在这种情况下，多个无人机的管理是重要的。本文考虑了无人机群使能空中网络的功率分配策略，以提高下行链路传输的物理层安全性，窃听者移动的轨迹，更好地窃听。与现有的工作，我们只使用大规模的信道状态信息（CSI）和最大化的秘密吞吐量在整个轨迹导向的方式。考虑了每个无人机的总传输能量约束和所有合法用户的总传输持续时间。所制定的问题的非凸性，解决了使用最大最小优化迭代。期望信号和人工噪声（AN）的发射功率迭代推导。仿真结果验证了所提出的功率分配算法的有效性，并显示了仅使用大规模CSI的空中CoMP的优势。
2019-08-19 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Enabled Cooperative Jamming for Improving Secrecy of Ground Wiretap Channel
该文提出了一种新的无人机移动干扰方案，以提高地面窃听信道的保密率。具体地，采用UAV来发射干扰信号以对抗窃听。这种移动干扰方案特别有吸引力，因为支持UAV的干扰机可以飞近窃听者，并通过利用UAV的移动性来机会性地干扰窃听者。我们的目标是最大限度地提高平均保密率，通过联合优化无人机的轨迹和干扰功率在给定的飞行时间。为了使问题更容易处理，我们驱动一个封闭形式的下界可实现的保密率，基于此无人机的轨迹和发射功率交替优化的高效迭代算法，采用块坐标下降和连续凸优化技术。仿真结果表明，所提出的联合设计可以显着提高所考虑的窃听系统的保密率相比，基准计划。
2018-10-13 cs.IT math.DS math.IT
Energy-Efficient Trajectory Design for UAV-Enabled Communication Under Malicious Jamming
在这封信中，我们调查了无人机使能的通信系统，其中无人机被部署在多个干扰机存在的情况下与地面节点（GN）进行通信。我们的目标是最大限度地提高能源效率（EE）的无人机通过优化其轨迹，受无人机的机动性约束。然而，制定的问题是很难解决，由于非凸和分数形式的目标函数。为此，本文提出了一种基于逐次凸逼近（SCA）技术和Dinkelbach算法的迭代算法来求解该问题，数值结果表明，与基准算法相比，该算法能够通过优化轨迹在吞吐量和能耗之间取得更好的平衡，从而显著提高了能效。
2020-09-14 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-enabled Secure Communication with Finite Blocklength
在适合实际应用的有限块长场景下，针对无人机安全通信，提出了一种基于无人机机动性约束和发射功率约束的最大化平均有效保密率（AESR）的方法.为了解决制定的非凸优化问题，它首先被分解成两个非凸子问题。然后通过一阶近似将这两个子问题分别转化为两个凸子问题。最后，利用逐次凸逼近（SCA）技术迭代求解这两个子问题，得到一个交替迭代算法。数值结果表明，我们提出的方案实现了更好的AESR性能比两个基准计划。
2020-03-26 cs.IT eess.SP math.IT
X-Band UAV-enabled Integrated Sensing and Communications for Vehicular Networks
Department of Computer and Software Engineering（计算机与软件工程系）
针对X波段无人机集成感知与通信系统，提出基于双阴影信道模型的最优时间分配方法，平衡感知精度与通信性能。
2026-06-03 cs.AI cs.IT math.IT
Online Maneuver Design for UAV-Enabled NOMA Systems via Reinforcement Learning
研究了一种无人机上行链路非正交多址接入系统，地面上的多个移动用户通过非正交多址传输向空中的无人机发送独立的消息。我们的目标是设计无人机动态机动最大化的总和速率吞吐量的所有移动地面用户在有限的时间范围内。
2020-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
Trajectory Design for Distributed Estimation in UAV Enabled Wireless Sensor Network
在本文中，我们研究了一个无人机（UAV）使能的无线传感器网络，其中无人机被派遣到收集传感器节点（SN）的传感器数据估计未知参数。结果表明，为了使估计的均方误差最小，无人机需要从尽可能多的SN上采集数据，并在此基础上建立了一个基于实际机动约束的无人机航迹优化设计问题。虽然该问题是非凸的，NP-难的，我们证明了最优无人机轨迹只由连接的线段。通过这种简化，利用经典的旅行商问题（TSP）方法和应用凸优化技术，提出了一个有效的次优解决方案。仿真结果表明，所提出的轨迹设计实现了显着的性能增益的SN的数据被成功收集的数量，相比其他基准计划。
2018-05-11 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput and Fairness Trade-off Balancing for UAV-Enabled Wireless Communication Systems
鉴于6G网络无处不在的连接性以及无人机（UAV）固有的移动性和成本效益，UAV在6G无线网络中发挥着关键作用。尽管现有研究在提高无人机通信系统的吞吐量方面取得了进展，但在解决用户公平性和服务质量（QoS）提供方面的问题方面仍然存在显着差距，并且缺乏有效的方案来描述系统吞吐量和用户公平性之间的权衡。为了解决上述问题，本文提出了一种新的公平性控制方案的无人机使能无线通信系统的基础上，一个新的加权函数。首先，我们提出了一种新的加权函数的基础上考虑公平性的吞吐量合并模型。其次，我们制定的优化问题，以最大限度地提高所有用户的吞吐量的加权和。最后，通过仿真实验验证了该方案在公平性和QoS保障方面的巨大潜力。
2024-06-07 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Full-Duplex UAV Aided Small Cell Wireless Systems
研究了全双工无人机辅助的小小区无线系统，其中无人机作为基站同时向下行用户发送数据和从上行用户接收数据。为了最大化包括上行链路和下行链路容量的总系统容量，交替地优化UAV轨迹、下行链路/上行链路用户调度和上行链路用户发射功率。由此产生的优化问题是混合整数和非凸的，这是具有挑战性的解决。为了解决这个问题，利用块坐标下降法和逐次凸逼近技术。仿真结果表明，与其他设计相比，我们的设计可以实现显着的容量增益。
2019-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Enabled ISAC with Fluid Antennas for Low-Altitude Wireless Networks
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Technical University of Berlin（柏林工业大学）
本文提出一种配备流体天线的无人机赋能ISAC框架，通过天线元素的移动性提升通信和感知性能，采用多目标优化方法在提升通信速率的同时降低角度估计的CRB，通过三次尺度优化框架联合优化波束成形、天线位置和无人机轨迹，验证了流体天线技术在无人机赋能ISAC系统中的有效性。
2026-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
A Cooperative NOMA User Pairing in UAV-Based Wireless Networks
针对无人机辅助无线网络，本文提出基于距离的联合 NOMA 用户配对与资源分配方法及两种节点配对策略，以提升下行公平吞吐量和资源利用效率。
2022-12-24 cs.IT eess.SP math.IT
Improving PHY-Security of UAV-Enabled Transmission with Wireless Energy Harvesting: Robust Trajectory Design and Communications Resource Allocation
在本文中，我们考虑一个无人机（UAV）辅助通信系统，包括两个合作的无人机，一个无线供电的地面目的地节点，利用同步无线信息和功率传输（SWIPT）技术，和地面被动窃听。一架无人机向目的地提供机密信息，另一架无人机发送干扰信号以防止窃听并协助目的地进行能量收集。假设无人机具有窃听者位置的部分信息，分别针对干扰信号在目的地先验已知和未知的情况，提出了两种传输方案：友好无人机干扰（FUJ）和高斯干扰传输（GJT）。然后，我们制定了一个平均保密率最大化问题，以联合优化无人机的发射功率和轨迹，以及目的地的功率分配比。由于非凸，因此难以解决制定的问题，我们提出了一个计算效率高的迭代算法的基础上块坐标下降和逐次凸逼近，以获得一个次优解。最后，数值结果证实了我们提出的多无人机计划的有效性，与其他现有的基准。具体来说，我们发现，FUJ表现出显着的保密性能改善的最佳瞬时和平均保密率相比，GJT和传统的单无人机对应。
2020-04-13 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Cooperative Secure Transmission in Multi-UAV Enabled Wireless Networks
研究了一种多个潜在窃听者存在下的多无人机协同安全传输方案。具体而言，多个源无人机（SUAVs）向多个合法地面用户发送机密信息，同时多个干扰无人机（JUAVs）协同向多个窃听者发送干扰信号，以提高合法用户的可达保密率。考虑到无人机的能量预算有限，本文的目标是在无人机机动性和最大发射功率约束下，通过联合优化无人机轨迹、发射功率和用户调度，最大化系统保密能量效率（SEE），即单位能量消耗可达到的保密率。由此产生的优化问题是一个非凸的混合整数分数优化问题，这是具有挑战性的解决。将原问题分解为3个子问题，利用块坐标下降法和Dinkelbach方法，结合逐次凸逼近技术，提出了一种高效的迭代算法.仿真结果表明，所提出的方案优于其他基准显着的系统SEE。
2019-12-04 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Trajectory and Communication Design for UAV-Enabled Multiple Access
无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAV）以其高机动性、灵活部署和低成本等特点，近年来在无线通信领域引起了广泛的关注。本文研究了一种支持无人机的无线网络，其中无人机被用作空中移动基站（BS），为地面上的一组用户提供服务。为了实现公平的用户之间的性能，我们最大限度地提高所有地面用户的最小吞吐量，通过联合优化多用户通信调度和无人机轨迹在有限的地平线。所制定的问题是一个混合整数非凸优化问题，是很难解决的一般。因此，我们提出了一个有效的迭代算法，通过应用块坐标下降和连续凸优化技术，这是保证收敛到至少一个局部最优解。为了实现快速收敛和稳定的吞吐量，我们进一步提出了一种低复杂度的初始化方案的无人机轨迹设计的基础上简单的圆形轨迹。广泛的仿真结果显示显着的吞吐量增益的建议的设计相比，其他基准计划。
2017-04-06 cs.IT math.IT math.OC
Can Movable Antenna-enabled Micro-Mobility Replace UAV-enabled Macro-Mobility? A Physical Layer Security Perspective
本文从物理层安全角度比较可移动天线微移动与无人机宏移动，发现前者在低功耗下更优，后者在资源充足时更佳，并提出混合方案以平衡安全与效率。
2025-06-24 cs.IT eess.SP math.IT
Machine Learning for Predictive On-Demand Deployment of UAVs for Wireless Communications
在本文中，提出了一种新的机器学习（ML）框架，使无人机（UAV），作为空中基站（BS）的预测，有效的部署，提供按需无线服务的蜂窝用户。为了对蜂窝网络流量进行全面的分析，提出了一种基于高斯混合模型（GMM）和加权期望最大化（WEM）算法的ML框架来预测潜在的网络拥塞。然后，基于预测的蜂窝业务量，研究了在满足下行链路用户通信需求的同时，使无人机移动所需功率最小的无人机优化部署问题。为此，首先，基于公平性原则，导出每个UAV的服务区的最优划分。接下来，推导出使总功耗最小化的每个UAV的最佳位置。仿真结果表明，与无最大似然预测的无人机优化部署相比，该方法可以降低所需的下行发射功率，提高功率效率20%以上。
2018-04-30 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Knowledge Map (CKM)-Assisted Multi-UAV Wireless Network: CKM Construction and UAV Placement
信道知识地图（CKM）是近年来出现的一种用于无人机（UAV）通信布局和轨迹优化的知识地图。本文研究了一种CKM辅助的多无人机无线网络，重点是CKM的构建和使用多无人机布局优化。首先，我们考虑CKM建设问题时，只有有限数量的点的数据测量。为此，我们利用数据驱动的插值技术来构建CKM来表征信号传播环境。其次，研究了多无人机布局优化问题，即多无人机以最大化其与地面基站的加权和速率为目标，利用所构造的CKM进行布局优化。然而，基于CKM的速率函数通常是不可微的。针对这一问题，提出了一种新的基于无导数优化的迭代算法，该算法通过迭代构造一系列二次函数，在一定的插值条件下逼近目标函数，并在信赖域约束下最大化逼近函数，从而更新无人机的布局位置.最后，数值结果验证了所提出的设计达到了接近最优的性能，但具有更低的实现复杂度。
2022-07-05 cs.IT eess.SP math.IT
