Mobile Edge Computing for Cellular-Connected UAV: Computation Offloading and Trajectory Optimization
本文研究了一种新的移动边缘计算（MEC）设置，其中无人机（UAV）由蜂窝地面基站（GBS）提供计算卸载服务。无人机在给定的一对初始和最终位置之间飞行，在此期间，它需要通过将某些计算任务卸载到沿着其轨迹的一些选定的GBS以并行执行来完成某些计算任务。在此设置下，我们的目标是最大限度地减少无人机的任务完成时间，通过优化其轨迹联合计算卸载调度，受无人机的最大速度约束，并在GBS的计算能力约束。然而，联合无人机轨迹和计算卸载优化问题是非凸的，因此难以最优求解。为了解决这个问题，我们提出了一个有效的算法来获得高质量的次优解。数值结果表明，所提出的设计显着减少了无人机的任务完成时间相比，基准计划。
2018-03-10 cs.IT math.IT
Scheduling of UAV-assisted Millimeter Wave Communications for High-Speed Railway
为了开发更丰富的频谱资源以获得更好的服务质量，毫米波（mmWave）通信已经被考虑用于高速铁路（HSR）通信系统。在本文中，我们专注于调度尽可能多的流，同时满足他们的QoS要求。由于干扰、窃听或其他问题，一些流可能不直接从轨道侧BS发送。在本文中，我们提出了一个无人机辅助调度方案，利用无人机作为中继这样的流量。所提出的方案还利用两个毫米波频带，一个用于BS链路，另一个用于UAV链路。该算法的目标是在满足QoS要求的情况下最大化流的数量。仿真结果表明，所提出的方案实现了优越的性能上完成的流的数量和系统吞吐量超过两个基线计划。
2022-05-19 cs.IT math.IT
Joint Power Allocation and Placement Scheme for UAV-assisted IoT with QoS Guarantee
本文针对无人机辅助物联网中多样化QoS需求与覆盖问题，提出QDPA功率分配和DRMP部署算法，并进一步设计JPAP联合方案，以最少无人机数量实现平均数据速率最大化。
2024-08-02 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
Downlink Analysis in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Assisted Cellular Networks with Clustered Users
使用作为空中基站（BS）操作的无人驾驶飞行器（UAV）已经成为一种有前景的解决方案，特别是在需要快速部署的场景中（例如，在拥挤的热点、体育赛事、紧急情况、自然灾害的情况下），以便协助地面BS。提出了一种分析无人机（UAV）辅助蜂窝网络集群用户设备（UE）信号干扰噪声比（SINR）覆盖概率的分析框架。UAV和地面BS的位置被建模为毒点过程（PPP），并且UE被假设为根据泊松簇过程（PCP）分布在UAV在地面上的投影周围。首先推导了无人机和地面基站层路径损耗的互补累积分布函数和概率密度函数。随后，获得与每个层的关联概率。SINR覆盖概率推导出整个网络使用工具从随机几何。最后，确定了整个网络的面积频谱效率（ASE），并考虑无人机位于不同高度的情况，给出了更一般模型下的SINR覆盖概率表达式。通过数值计算，我们已经表明，无人机高度和路径损耗指数的覆盖性能起着重要的作用。此外，覆盖概率可以用较少数量的UAV来提高，而更好的区域频谱效率通过采用更多的UAV并且使UE更紧凑地聚集在UAV周围来实现。
2018-06-12 cs.IT math.IT
Securing UAV Communications Via Trajectory Optimization
无人机通信以其低成本、高机动性和按需部署等优点，近年来引起了人们的广泛关注。本文讨论了无人机通信系统中的物理层安全问题，其中无人机在地面上存在潜在窃听者的情况下向合法接收方发送机密信息。我们的目标是最大限度地提高系统的保密率，通过联合优化无人机的轨迹和发射功率在有限的地平线。与现有的文献中的无线安全与静态节点，我们利用无人机在本文中的移动性，以提高保密率，通过一个新的轨迹设计。虽然制定的问题是非凸的，具有挑战性的解决，我们提出了一个迭代算法来有效地解决这个问题，基于块坐标下降和连续凸优化方法。具体地，UAV的发射功率和轨迹各自被优化，另一个以交替的方式固定，直到收敛。仿真结果表明，与不进行发射功率控制或轨迹优化的基准方案相比，该算法显著提高了无人机通信系统的保密率。
2017-10-12 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
LAURA: LLM-Assisted UAV Routing for AoI Minimization
本文提出LAURA算法，利用大语言模型作为进化框架中的智能交叉算子，优化无人机飞行路由以最小化信息年龄，仿真验证其在多节点场景下优于基准方法。
2025-07-09 cs.IT cs.NI math.IT
Energy Efficient Communications in RIS-assisted UAV Networks Based on Genetic Algorithm
针对 RIS 辅助无人机网络的能耗问题，提出联合优化无人机位置、波束赋形及 RIS 开关与相移的混合遗传算法方案，能效优于现有 SCA 方法。
2023-08-16 cs.IT math.IT
Optimal Resource Allocation for Multi-UAV Assisted Visible Light Communication
研究了无人机在可重构智能表面辅助可见光通信系统上的优化部署问题。在所考虑的模型中，无人机需要同时提供无线服务，以及为地面用户照明。为了满足地面用户的交通和照明需求，同时最大限度地减少无人机的能量消耗，必须优化无人机部署，RIS相移，用户关联和RIS关联。将该问题转化为一个优化问题，通过调整无人机部署、RIS相移、用户关联和RIS关联，使无人机发射功率最小。针对该问题，将原优化问题分解为四个子问题，提出了一种交替算法。具体地说，相位对齐方法和半定规划（SDP）算法被提出来优化的RIS的相移。然后，采用逐次凸逼近算法（SCA）求解无人机部署优化问题.由于用户关联和RIS关联问题都是整数规划问题，因此先采用分数松弛法，再用对偶法求最优解。为了简单起见，提出了一种贪心算法作为优化RIS关联的替代方案。通过大量的数值模拟研究表明，这两种方案分别比无RIS的情况下节能34：85%和32：11%。
2020-12-24 cs.IT math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted UAV Communication: Joint Trajectory Design and Passive Beamforming
由于视距传输和灵活性，无人机（UAV）有效地提高了无线网络的吞吐量。然而，LoS链路容易因复杂的传播环境而严重恶化，特别是在城市地区。可重构智能表面（RISs）作为一种很有前途的技术，通过智能地反射接收信号，可以显著改善传播环境，提高通信质量。基于此，本文研究了一种新型的RIS辅助无人机通信系统中无人机轨迹和RIS无源波束形成的联合设计，以最大化平均可达速率。为了解决非凸问题，我们将其分为两个子问题，即无源波束形成和轨迹优化。我们首先推导出一个封闭形式的相移解决方案，为任何给定的无人机轨迹，以实现相位对准的接收信号从不同的传输路径。然后，与最优相移解，我们得到了一个次优轨迹的解决方案，通过使用逐次凸逼近（SCA）方法。数值结果表明，该算法可以大大提高系统的平均可达速率。
2019-12-07 cs.IT 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
UAV-Enabled Wireless Power Transfer: Trajectory Design and Energy Region Characterization
本文研究了一种新的无人机（UAV）使能的无线功率传输（WPT）系统，其中UAV安装的能量发射器（ET）广播无线能量来为地面上的分布式能量接收器（ER）充电。特别是，我们考虑一个基本的两个用户的情况下，并研究如何无人机可以最佳地利用其移动性，以最大限度地提高能量转移到两个ER在给定的充电期间。我们的特点，可实现的能量区域的两个ER，通过优化无人机的轨迹受到最大速度约束。研究表明，当两个ER之间的距离小于某个阈值时，无人机始终悬停在它们之间的固定位置上，才能达到能量区域的边界;而当它们的距离大于阈值时，为了达到能量区域的边界，无人机一般需要在连接它们的线上方的两个不同位置之间悬停和飞行。仿真结果表明，优化后的无人机飞行轨迹能够显著提高两种能量回收系统的WPT效率和公平性，尤其是在无人机最大速度较大和充电持续时间较长的情况下。
2017-06-21 cs.IT math.IT
3D Trajectory Optimization in Rician Fading for UAV-Enabled Data Harvesting
在本文中，我们考虑了一个无人机使能的无线传感器网络，其中飞行的无人机是用来收集来自多个传感器节点（SN）的数据。我们的目标是最大限度地提高最小平均数据汇集率从所有SN的规定的可靠性约束，每个SN的联合优化无人机通信调度和三维（3D）轨迹。不同于现有的工作，假设简化的视线（LoS）的无人机-地面信道，我们考虑了更实际的准确度与角度相关的莱斯衰落信道之间的无人机和SN与莱斯因子确定相应的UAV-SN仰角。然而，制定的优化问题是棘手的，由于缺乏一个封闭形式的表达式的一个关键参数，称为有效衰落功率的特征，给定的可靠性要求的中断概率方面的可实现的速率。为了解决这个困难，我们首先近似的参数的logistic（“S”形）函数的三维无人机轨迹，通过使用数据回归方法。然后将原问题转化为一个近似形式，然而，由于其非凸性，仍然具有挑战性。因此，我们进一步提出了一种有效的算法，通过使用块坐标下降技术，迭代优化通信调度，无人机的水平轨迹，其垂直轨迹，以获得其次优解。后两个子问题被证明是非凸的，而局部最优解获得他们使用逐次凸逼近技术。最后，大量的数值结果提供了评估所提出的算法的性能，并得出新的见解的3D无人机轨迹下的莱斯衰落相比，传统的LoS信道模型。
2019-05-08 cs.IT math.IT
Maximizing Connectivity of Uplink RIS-Assisted UAV Networks
Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学）；University of Toronto（多伦多大学）
提出一种无人机定位与可重构智能表面划分方法，通过优化RIS辅助链路选择、RIS划分和无人机位置，以Fiedler值为指标最大化网络连通性，同时满足用户设备的SINR约束。
2026-06-11 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
Joint Trajectory and Resource Allocation Design for UAV Communication Systems
在本文中，我们研究资源分配设计无人机（UAV）使能的通信系统，其中无人机被派遣提供通信到多个用户节点。我们的目标是通过联合优化子载波分配策略和无人机的轨迹，同时考虑到每个用户节点所需的最小数据率，禁飞区（NFZ），最大无人机巡航速度，和初始/最终无人机位置，以最大限度地提高通信系统的吞吐量。该设计被配制成一个混合整数非凸优化问题，这是一般棘手的。随后，提出了一种计算效率高的迭代算法，以获得局部最优解。仿真结果表明，所提出的迭代算法的性能接近无NFZ系统的性能。此外，该算法可以实现一个显着的吞吐量增益相比，各种基准计划。
2018-09-05 cs.IT math.IT
Joint Optimization of STAR-RIS Assisted UAV Communication Systems
本文研究了同时发射和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）辅助无人机（UAV）通信。我们的目标是通过联合优化STAR-RIS的波束形成向量、无人机的轨迹和功率分配来最大化所有用户的总速率。我们将非凸问题分解为三个子问题，交替求解以获得最优解。模拟结果表明：1）STAR-RIS实现了比传统RIS更高的和速率; 2）为了利用STAR-RIS的优点，UAV的轨迹比RIS更接近STAR-RIS; 3）反射和透射的能量分裂高度依赖于UAV的实时轨迹。
2022-09-08 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Energy and SINR Coverage Probability in UAV Corridor-assisted RF-powered IoT Networks
针对无人机走廊辅助的射频供能物联网网络，研究能量与SINR联合覆盖概率，通过建模空中走廊与视距概率推导精确解与紧近似，给出最优无人机部署数和走廊长度。
2024-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning for Fresh Data Collection in UAV-assisted IoT Networks
由于其灵活性和低运营成本，派遣无人机（UAV）从分布式传感器收集信息有望成为物联网（IoT）中一种有前途的解决方案，特别是对于时间关键型应用。如何保持信息的新鲜度是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们研究了无人机辅助物联网网络中的新鲜数据汇集问题。特别地，UAV飞向传感器以在给定持续时间内收集状态更新分组，同时保持非负剩余能量。我们制定了一个马尔可夫决策过程（MDP），以找到最佳的飞行轨迹的无人机和传感器的传输调度，最大限度地减少信息的年龄（AoI）的加权和。为克服维数灾难，提出了一种基于深度强化学习（DRL）的无人机辅助数据汇集算法。大量的仿真结果表明，建议的DRL为基础的算法可以显着降低AoI的加权和相比，其他基线算法。
2020-03-01 cs.IT cs.NI math.IT
The Deployment of IRS in UAV-Empowered 6G Networks
具有实时重新配置固有电磁反射和吸收特性的智能反射表面（IRSs）为改善恶劣环境下的无线连接提供了无与伦比的前景。无人机（UAV）辅助的无线网络被演进为对抗非视距（NLoS）场景的可靠解决方案。因此，IRS授权的无人机辅助蜂窝网络将成为改善覆盖和用户体验的重要角色。研究了IRS-UAV辅助网络中路径损耗最小化和数据传输速率最大化问题。在此背景下，工作分析了路径损耗和可实现的速率利用毫米波（毫米波）载波考虑传统的无人机模型和IRS授权的无人机通信模型。研究表明，与传统的无人机辅助通信模型相比，IRSempowered无人机通信模型能够显著降低路径损耗，提高可达数据速率。
2022-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Sensing-Assisted Cellular Interference Coordination: A Cognitive Radio Approach
空中-地面干扰抑制被认为是实现蜂窝连接无人机（UAV）通信的主要挑战。由于视距（LoS）占主导地位的空中-地面信道，与地面用户相比，UAV在其上行链路/下行链路通信中的大得多的区域上产生/遭受到/来自蜂窝基站（BS）的强得多的干扰。因此，传统的小区间干扰协调（ICIC）技术迎合地面网络变得无效，在减轻更严重的无人机引起的干扰。为了应对这一新的挑战，这封信介绍了认知无线电为基础的解决方案，将无人机和地面用户作为次要和主要用户在网络中，分别。特别地，具有地面BS/用户的LoS信道赋予UAV强大的频谱感测能力，用于在比其服务BS大得多的区域上检测地面信号。通过利用这一独特的功能，我们提出了一种新的无人机传感辅助ICIC设计的无人机下行链路和上行链路通信。具体地，UAV分别在其服务BS处可用的资源块（RB）上感测其接收到的干扰和地面用户在下行链路和上行链路中的传输，以帮助其向UAV的RB分配，从而避免对同信道地面通信的干扰。数值结果表明，所提出的无人机辅助ICIC优于传统的地面ICIC从事相邻BS的合作。
2020-01-31 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput analysis of RIS-assisted UAV wireless systems under disorientation and misalignment
可重构智能表面（RIS）辅助无人机（UAV）通信已被确定为许多下一代应用的关键使能器。然而，据我们所知，还没有一个通用的框架来量化的RIS辅助无人机系统的吞吐量性能。出于这一动机，在本文中，我们提出了一个全面的系统模型，占多径衰落的影响，这是通过混合伽马建模，收发器硬件缺陷，随机波束迷失方向和错位，以检查吞吐量性能的RIS辅助无人机无线系统。在这个方向上，我们提出了一个新的封闭形式的表达系统的吞吐量为两种情况下：i）在存在和ii）在没有定向和错位。有趣的是，我们的研究结果揭示了上述现象的准确建模以及存在最佳透射光谱效率的重要性。
2022-12-10 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
Satellite- and Cache-assisted UAV: A Joint Cache Placement, Resource Allocation, and Trajectory Optimization for 6G Aerial Networks
本文考虑了LEO卫星和缓存辅助的无人机通信在地面网络中的内容交付，这表明了下一代系统提供无处不在的连接和高容量的巨大潜力。具体地，由UAV提供缓存以减少回程拥塞，并且LEO卫星支持UAV的回程链路。在这种情况下，我们的目标是最大限度地提高每个地面用户（GU）的最小可实现的吞吐量，通过联合优化缓存的位置，无人机的资源分配，和轨迹，而缓存容量和飞行时间是有限的。公式化的问题是具有挑战性的直接解决，由于其非凸性和组合性质。将该问题分解为三个子问题：（1）在无人机资源和轨迹固定的情况下，缓存布局优化问题;（2）在无人机资源和轨迹固定的情况下，缓存布局优化问题;（3）在无人机资源和轨迹固定的情况下，缓存布局优化问题。在子问题解的基础上，利用块坐标下降法（BCD）和逐次凸逼近法（SCA）提出了一种有效的交替算法。仿真结果表明，最大最小吞吐量和总的可实现吞吐量的提高，应用我们提出的算法，而不是其他基准计划。
2021-06-09 cs.IT eess.SP math.IT
The Meta Distribution of SINR in UAV-Assisted Cellular Networks
在无人机（UAV）上安装紧凑、轻便的基站是一种具有成本效益且灵活的解决方案，可在现有地面网络上提供无缝覆盖。虽然无人机辅助蜂窝网络的覆盖概率已经得到了广泛的研究，它只提供了信号与干扰加噪声比（SINR）的一阶统计。在本文中，分析高阶统计的信干噪比和特征的差异之间的各个环节，我们提供了一个Meta分布（MD）为基础的分析框架，无人机辅助蜂窝网络，其中的概率视距信道和现实的天线方向图考虑到空到地传输。为了准确地描述无人机干扰，我们放宽了广泛应用的均匀离轴角（OBA）假设，并推导出OBA的精确分布。使用随机几何，可操纵和垂直天线的情况下，我们获得数学表达式的时刻的条件成功概率，SINR MD，和平均本地延迟。此外，我们还研究了网络密度趋于无穷大时矩的渐近行为。数值结果验证了理论结果的严密性，并表明一致OBA假设低估了网络性能，特别是在无人机的中等高度区域。我们还表明，当无人机配备可操纵天线，网络覆盖和用户公平性可以同时优化通过仔细调整无人机参数。
2023-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
Trajectory Design for Multiple-UAV Assisted Wireless Networks
无人机（UAV）由于其高移动性和高效部署，可以提高蜂窝网络的性能。在本文中，我们提出了第一个研究如何用户的移动性影响无人机的轨迹的多无人机辅助无线通信系统。具体来说，我们认为无人机是作为空中基站部署的，为在不同地区之间移动的地面用户提供服务。通过优化无人机的飞行轨迹，最大化地面用户在下行通信中的吞吐量，同时考虑用户移动性、推进能量消耗和无人机相互干扰的影响。我们制定的问题作为一个无环有向图的路由选择问题。每个顶点表示与区域时间点中的平均用户吞吐量的奖励相关联的任务，而每个边与飞行和悬停期间的能量推进消耗的成本相关联。对于集中式轨迹设计，我们首先提出了最短路径方案，确定最佳的轨迹为单无人机的情况下。我们还提出了集中式路由选择（CRS）计划，系统地计算更一般的多无人机的情况下的最佳轨迹。由于集中式问题的NP困难性，本文考虑了无人机自主选择航迹的分布式航迹设计，提出了分布式航迹选择（DRS）方案，该方案在有限次迭代内收敛到纯策略纳什均衡。
2019-12-30 cs.IT eess.SP math.IT
3D Trajectory Optimization for Secure UAV Communication with CoMP Reception
研究了一种具有协同多点接收（CoMP）的无人机（UAV）保密通信系统，在多个可疑窃听者合谋的情况下，一个UAV向一组能够协同检测信号的分布式地面节点（GN）发送保密信息。与现有的非CoMP场景下的二维水平航迹设计不同，本文还考虑了无人机的垂直航迹（或高度）控制以进一步提高与CoMP的保密通信性能。具体地，我们共同优化三维（3D）在UAV的最大飞行速度和最大发射功率约束的条件下，确定UAV的轨迹和发射功率分配，以在特定飞行时段内最大化GN处的平均保密率。为了解决非凸优化问题，我们提出了一种基于交替优化的方法，该方法以交替的方式优化发射功率分配和轨迹设计，分别通过凸优化和连续凸近似（SCA）。数值结果表明，在CoMP接收的情况下，我们提出的3D轨迹优化显着优于传统的2D水平轨迹设计，通过利用额外的自由度在垂直轨迹。
2019-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Beam Tracking for UAV-Assisted FSO Links With a Four-Quadrant Detector
研究了悬停多旋翼无人机的地空自由空间光链路。对于这种无人机，四象限光电探测器阵列用于光学接收器，以通过扩大接收器视场来减轻悬停波动的不利影响。进行了广泛的数学分析，以评估波束跟踪性能的随机影响下的悬停波动。通过Monte-Carlo模拟证实了推导出的解析表达式的准确性。结果表明，这种链路的性能很大程度上取决于悬停无人机的随机波动，并且对于每一个不稳定水平，都存在一个最佳的阵列尺寸，使跟踪误差概率最小
2021-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
Digital Twin-Assisted Adaptive Multi-Agent DRL for Intelligent Spectrum and Resource Management in Open-RAN UAV-Enabled 6G Networks
University of Cambridge（剑桥大学）；University of Bristol（布里斯托大学）
针对无人机辅助6G网络中动态频谱与资源管理难题，提出数字孪生辅助的自适应深度强化学习框架，结合粒子群优化轨迹与多智能体DRL分配资源，显著提升频谱效率、数据速率和能量利用率。
2026-05-31 cs.AI cs.IT math.IT
UAV-Relay Assisted RSMA Fluid Antenna System: Outage Probability Analysis
该研究针对无人机辅助的多用户通信场景，结合速率分拆多址与流体天线系统技术，推导了中断概率的解析表达式及高信噪比下的渐近特性，验证了地面用户配置流体天线对系统性能的提升作用。
2025-03-20 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Assisted Multi-Cluster Over-the-Air Computation
在本文中，我们研究了无人机（UAV）辅助无线数据聚合（WDA）在多集群网络中，多个无人机同时执行不同的WDA任务，通过空中计算（AirComp）没有地面基站。这项工作的重点是通过优化无人机的轨迹和收发器设计以及集群调度和关联，同时考虑WDA精度要求，最大限度地提高所有集群之间执行的WDA任务的最小量。这种联合设计对于多集群AirComp网络中的干扰管理至关重要，通过提高每个UAV与其关联集群之间的信号质量以进行信号对准，同时减少每个UAV与其非关联集群之间的集群间干扰。虽然它通常是具有挑战性的，以最佳地解决制定的非凸混合整数非线性规划，一个有效的迭代算法作为一种折衷的方法，开发利用二分法和块坐标下降法，在每次迭代中产生一个最佳的收发器的解决方案。分别利用对偶方法和逐次凸逼近方法得到了最优二元变量和次优轨迹。仿真结果表明，所提出的设计在基准和部署多个无人机在增加执行任务的数量，同时减少访问延迟的优越性相当大的性能增益。
2022-10-20 cs.IT eess.SP 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
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
Base-Stations Up in the Air: Multi-UAV Trajectory Control for Min-Rate Maximization in Uplink C-RAN
在本文中，我们研究了无人机（UAV）的轨迹对地面用户的频谱效率（SE）的影响。假设到用户的视线路径很强，从所有用户到所有UAV的距离影响在线轨迹优化的结果。应当以随着时间的推移使公平率最大化的方式来设计轨迹。这意味着，UAV在最大化用户SE的最小值的方向上行进。从自由空间路径损耗信道模型，计算数据速率梯度，并用于引导无人机在一个长期的角度来看，在二维空间网格上的局部最优解。因此，设计了一种控制系统的实现方案。因此，UAV遵循数据速率梯度方向，同时与梯度方法相比具有更平滑的轨迹。该系统可以在线对用户位置的变化做出反应;该系统设计通过中央单元处的联合处理来捕获多个UAV轨迹之间的交互，例如，地面基站。由于用户位置的广泛分布，UAV最终位于彼此相距很远的最佳位置。此外，SE预期在沿着这一轨迹移动的同时不断增强。
2018-11-26 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Swarm UAV-assisted Communications with Cooperative Friendly Jamming
提出了一种适用于集群无人机（UAV）辅助的放大转发（AF）中继网络的协同友好干扰框架。由于无人机的能量有限，我们开发了一个协作的时间切换中继协议，允许无人机合作收获无线能量，中继信息，并干扰窃听者。为了评估保密率，我们推导出两种流行的检测技术在窃听者的保密中断概率（SOP），即，选择合并和最大比率合并。蒙特卡洛模拟，然后使用验证理论SOP推导，并显示所提出的框架的有效性SOP相比，传统的放大和转发中继系统。使用导出的SOP，可以获得工程见解，以优化能量收集时间和群中无人机的数量，以实现给定的保密保护级别。在这项工作中得出的分析SOP也可以在未来的无人机安全通信优化（例如，无人机的位置）。作为一个例子，我们提出了一个案例研究，以找到最佳的走廊定位群，以尽量减少系统SOP。
2021-07-29 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Computation and Communication Design for UAV-Assisted Mobile Edge Computing in IoT
无人机辅助移动边缘计算（MEC）系统是一个突出的概念，其中配备有MEC服务器的无人机被部署为在有限的时间段内为物联网（IoT）的多个终端设备（TD）服务。在本文中，每个TD都有一定的延迟临界计算任务，在每个时隙完成。三种计算策略可用于每个TD。首先，每个TD可以自己操作本地计算。其次，每个TD可以将任务比特部分地卸载到UAV以用于计算。第三，每个TD可以选择经由UAV中继将任务比特卸载到接入点（AP）。提出了一种新的优化问题形式，旨在通过优化比特分配、时隙调度和功率分配以及无人机轨迹设计来最小化包括通信相关能量、计算相关能量和无人机飞行能量在内的总能量消耗。由于所提出的问题是非凸的，很难找到最优解，因此我们分两部分求解该问题，并在十几次迭代内获得了近最优解。最后，数值结果验证了所提出的算法，这是有效的，优于其他基准情况。
2019-10-18 cs.IT eess.SP math.IT
Trajectory Optimization and Resource Allocation for OFDMA UAV Relay Networks
在本文中，我们考虑了一个单小区多用户正交频分多址接入（OFDMA）网络与一个无人机（UAV），它作为一个放大和转发中继，以提高服务质量（QoS）的用户设备（UE）在小区边缘。为了在保证用户公平性的同时提高系统吞吐量，对通信模式、子信道分配、功率分配和无人机轨迹进行联合优化，这是一个NP难问题。为了有效地设计无人机轨迹和资源分配，首先将问题分解为三个子问题，即，模式选择和子信道分配、轨迹优化和功率分配，然后迭代求解这些子问题。仿真结果表明，该算法的性能优于随机算法和蜂窝方案。
2021-04-22 cs.IT eess.SP math.IT
Ground-to-UAV and RIS-assisted UAV-to-Ground Communication Under Channel Aging: Statistical Characterization and Outage Performance
本文针对信道老化下RIS辅助无人机网络，建立综合信道模型，推导G2A和A2G信噪比的统计分布，验证RIS缓解信道老化的有效性，并提出自适应频谱效率方法以保证运动场景下的稳定性能。
2024-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Antenna UAV Data Harvesting: Joint Trajectory and Communication Optimization
无人机通信是一种扩展传统地面无线通信系统覆盖范围、提高系统吞吐量的有效技术。在本文中，我们考虑了一个无人机使能的无线传感器网络（WSN），其中多天线无人机被派遣到收集数据从一组传感器节点（SN）。目标是通过联合优化所有SN的传输调度和功率分配以及UAV的轨迹来最大化来自所有SN的最小数据汇集速率，这受到SN的最大发射功率和UAV的最大速度的实际约束。制定的优化问题是具有挑战性的解决，因为它涉及非凸约束和离散值变量。为了获得有用的见解，我们首先考虑忽略无人机速度约束的特殊情况，并基于拉格朗日对偶方法对其进行优化求解。结果表明，对于这个放松的问题，无人机应该悬停在有限数量的最佳位置与不同的持续时间一般。接下来，我们解决的一般情况下，制定的问题，其中无人机的速度约束被认为是提出了一个旅行商问题（TSP）为基础的轨迹初始化，其中无人机顺序访问的位置，在放松的问题，以最小的飞行时间。给定此初始轨迹，然后找到相应的传输调度和SN的功率分配，并通过应用块坐标下降（BCD）和逐次凸逼近（SCA）技术进一步优化无人机轨迹。最后，数值结果表明，所提出的多天线无人机数据采集方案的频谱和能量效率的增益，相比基准计划。
2020-02-23 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
3D UAV Trajectory and Communication Design for Simultaneous Uplink and Downlink Transmission
在本文中，我们研究了无人机（UAV）辅助的同时上行链路和下行链路传输网络，其中一个无人机作为传播者连接到多个接入点，另一个无人机作为基站（BS）从众多的传感器节点收集数据。本文的目标是通过联合优化3D无人机轨迹、通信调度和UAV-AP/SN发射功率来最大化UAV-BS和UAV-AP系统吞吐量之和。我们首先考虑一种特殊情况，其中UAV-BS和UAV-AP轨迹是预先确定的。虽然所得到的问题是一个整数和非凸优化问题，全局最优解是通过应用基于问题的隐单调结构的polyblock外近似（POA）方法。针对三维无人机轨迹优化的一般情况，提出了一种基于逐次凸逼近（SCA）技术的分区交替优化迭代算法。数值结果表明，所提出的设计是能够实现显着的系统吞吐量增益超过基准。此外，基于SCA的方法可以实现与基于POA的方法几乎相同的性能，但具有低得多的计算复杂性。
2020-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Multiple UAV-Assisted Cooperative DF Relaying in Multi-User Massive MIMO IoT Systems
本文针对多用户大规模MIMO物联网系统，提出联合优化混合波束成形、多无人机中继定位与功率分配的方法，以最大化总可达速率，并验证其优于单无人机及固定配置方案。
2024-04-03 cs.IT eess.SP math.IT
Active Intelligent Reflecting Surface Assisted Secure Air-to-Ground Communication with UAV Jittering
无人机（UAV）支持的通信是安全空对地（A2 G）网络的有前途的解决方案，因为移动性提供了额外的安全自由度。然而，随机气流和无人机本身的机体振动所引起的抖动特性对无人机通信性能有着不可忽视的影响。考虑到无人机抖动的影响，提出了一种基于新型主动智能反射面（IRS）的鲁棒安全传输设计方案，IRS中的反射元件不仅可以调节信号的相移，还可以放大信号的幅度。具体而言，在最坏情况下的保密率约束下，我们的目标是最小化的发射功率的鲁棒性联合设计的有源IRS的反射系数和波束形成在无人机载基站（UBS）。然而，由于联合优化问题的非凸性，其求解具有挑战性。为了解决这个问题，非凸的问题是重新制定与线性近似的信道变化和线性矩阵不等式转化的S-过程和舒尔补。然后，将该问题分解为无源波束形成和有源IRS反射系数优化两个子问题，并采用交替优化算法进行求解。最后，数值计算结果表明，在安全传输约束和无人机抖动的影响下，有源IRS的节能潜力。
2022-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning Meets Swarm Intelligence for UAV-Assisted IoT Coverage in Massive MIMO
本文针对无人机辅助的大规模MIMO物联网系统，提出结合群体智能与深度学习的联合混合波束成形、无人机定位和功率分配优化方案，在接近最优容量的同时将运行时间降低99%。
2023-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Consumption Minimization in Secure Multi-antenna UAV-assisted MEC Networks with Channel Uncertainty
本文研究了多天线无人机（UAV）辅助移动边缘计算（MEC）网络中鲁棒、安全的任务传输和计算方案，其中UAV具有双重功能，即，空中MEC和空中继电器。在信息卸载和下载过程中考虑了信道的不确定性。在满足用户服务质量和信息安全要求以及无人机轨迹因果关系等约束条件下，通过联合优化CPU频率、卸载时间、波束形成向量、人工噪声和无人机轨迹，以及每个用户的CPU频率、卸载时间和发射功率，建立了能量消耗最小化问题。为了解决非凸问题，首先通过一系列凸重构方法导出重构问题，即，半定松弛、S-过程和一阶近似，然后用一种基于连续凸近似（SCA）的算法求解。分析了该算法的收敛性能和计算复杂性。数值结果表明，该格式优于现有的基准格式。此外，所提出的基于SCA的算法优于传统的基于替代优化的算法。
2023-02-19 cs.IT eess.SP math.IT
SDN assisted UAV communication systems : Efficient Deployment Strategies
近年来，基于无人机（UAV）的通信系统由于其低成本部署和易于移动而引起了越来越多的研究和商业兴趣，在自然灾害和紧急情况下，这种网络非常有用，可以提供通信服务。在这种情况下，无人机的位置和轨迹必须是最佳的，以保持服务质量在用户端。本文重点研究了一种基于SDN的无人机网络的部署，为用户提供通信服务。我们考虑在体育场和活动中部署该系统。在本文中，我们提出了一个计划，分配无人机的用户和流量拥塞算法，以减少数据包的数量，以避免重传从用户端。我们还提出了一个节能的多跳路由机制，以避免高功率的要求，传输更长的距离。我们假设所有的回程链路都有足够的容量来承载来自前传链路的所有流量，并且无人机的设计必须考虑其飞行和传输的功率要求。
2021-06-02 cs.IT cs.NI math.IT
Sense-Store-Send: Trajectory Optimization for a Buffer-aided Internet of UAVs
在这封信中，我们研究了无人机（UAV）的缓冲器辅助互联网，其中UAV执行数据感测，存储数据，并将其发送到蜂窝网络中的基站（BS）。为了最小化所有传感任务的总体完成时间，我们制定了一个联合轨迹，传感位置和传感时间优化问题。为了有效地解决这个NP难问题，我们提出了一个迭代轨迹，传感位置和传感时间优化（ITLTO）算法，并讨论了传感时间和飞行时间之间的权衡。仿真结果表明，该算法能有效地减少传感任务的完成时间。
2020-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Assisted Intelligent Reflecting Surface Symbiotic Radio System
研究了一种共生的无人机辅助智能反射面无线电系统，利用无人机帮助智能反射面将自身信号反射到基站，同时在智能反射面通过无源波束形成增强无人机的传输。首先，我们考虑加权和误比特率（BER）最小化问题之间的所有IRS联合优化无人机轨迹，IRS相移矩阵，和IRS调度，受最小的主要速率要求。为了解决这个复杂的问题，提出了一种基于松弛的算法。我们证明了收敛的松弛调度变量是二元的，这意味着不需要重构策略，从而自动满足无人机速率约束。其次，我们考虑公平性BER优化问题。我们发现，松弛为基础的方法不能解决这个公平的BER问题，因为最低的主要速率要求可能无法满足的二进制重建操作。为了解决这个问题，我们首先将二元约束转换为一系列等价的等式约束。然后，提出了一种基于惩罚的算法，以获得一个次优解。数值结果提供了不同的设置下，与基准相比，所提出的设计的性能进行评估。
2021-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Trajectory and Resource Allocation Design for Energy-Efficient Secure UAV Communication Systems
研究了在存在多个地面窃听者的情况下，信息无人机在多天线干扰无人机辅助下为多个地面用户提供服务的下行节能安全无人机通信系统的轨迹和资源分配设计问题。以系统能量效率最大化为目标，对情报无人机的资源分配策略和航迹以及干扰无人机的干扰策略进行联合优化。联合设计制定为一个非凸优化问题，考虑到服务质量（QoS）的要求，安全约束，和不完善的信道状态信息（CSI）的窃听。公式化的问题通常是难以处理的。作为一种折衷的方法，该问题被分为两个子问题，这有利于设计一个低复杂度的次优算法的交替优化方法的基础上。仿真结果表明，该算法在迭代次数较少的情况下收敛，并展示了一些有趣的见解：（1）干扰无人机的引入有助于信息无人机高度灵活的轨迹设计，这对提高系统能量效率至关重要;（2）利用多天线干扰无人机带来的空间自由度，我们提出的设计可以将人工噪声集中在窃听者上，从而为系统提供强大的安全手段。
2020-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
UAV Trajectory and Beamforming Optimization for Integrated Periodic Sensing and Communication
无人机（UAV）有望为综合传感和通信（ISAC）系统带来变革性的改进。然而，由于共享的频谱资源，实现这两个集成功能之间的关键权衡是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个新的集成\emph{periodic}传感和通信机制的无人机使能ISAC系统。具体地，用户可实现的速率通过联合优化UAV轨迹、发射预编码器和感测开始时刻来最大化，受到感测频率和波束方向图增益约束。尽管这个问题是高度非凸的，涉及到无限多的变量，我们得到了最佳的发射预编码器，并推导出最佳的可实现速率在任何给定的无人机位置，以方便无人机轨迹设计的封闭形式。此外，我们首先证明了最优解之间的结构对称性在不同的ISAC框架没有位置约束，然后提出了一个高品质的无人机轨迹和传感器的优化算法一般的位置约束的情况下。仿真结果证实了所提出的设计的有效性，也揭示了一个更灵活的权衡在ISAC系统的基准计划。
2022-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Trajectory and Communication Design in IRS-Assisted UAV Communication under Malicious Jamming
在本文中，我们研究了一个无人机（UAV）的通信系统，其中地面节点（GN）与无人机通信的智能反射面（IRS）的辅助下，在干扰存在的不完善的位置信息。通过对无人机航迹、IRS无源波束形成和GN功率分配的联合鲁棒设计，提高了可达平均速率。然而，制定的优化问题是具有挑战性的解决，由于其非凸性和耦合变量。为了克服这个困难，我们提出了一个交替优化（AO）的算法来解决它的次优利用半定松弛（SDR），连续凸逼近（SCA），和S-过程的方法。仿真结果表明，通过在GN附近部署IRS，与基准算法相比，该算法能够显著提高上行链路可达平均速率，而在干扰源附近部署IRS仅在干扰源位置完全已知时有效。
2022-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Assisted Attack Prevention, Detection, and Recovery of 5G Networks
无人机（UAV）正在成为支持许多应用和服务的推动者，例如精准农业，搜索和救援，临时网络部署或覆盖范围扩展以及安全。无人机正被考虑作为空中用户或网络支持节点集成到新兴的5G网络中。我们建议利用5G中的无人机来帮助预防、检测和恢复5G网络上的攻击。具体来说，我们考虑干扰，欺骗，窃听和相应的缓解机制，使无人机的多功能性。我们引入了热区、安全区和基于无人机的二级授权实体等，以提高5G无线接入网络和服务的弹性和保密性。我们提出了模拟结果，并讨论了开放的问题和研究方向，包括需要进行实验评估和研究平台的原型和测试所提出的技术。
2020-07-01 cs.IT cs.NI eess.SP
Utility-Aware Optimal Resource Allocation Protocol for UAV-Assisted Small Cells with Heterogeneous Coverage Demands
在本文中，我们考虑了一个无人机辅助的小小区具有不同的数据率和覆盖需求的异构用户。具体来说，我们提出了一种新的效用感知的资源分配协议，以最大限度地提高无人机的效用，允许它同时服务于最高可能数量的异构用户与可用的能源资源。在这方面，首先，我们推导出一个封闭形式的表达率覆盖概率的用户考虑莱斯衰落纳入无人机通信的强视线（LoS）组件。其次，由于无人机效用最大化问题是非凸的和组合的，以获得全局最优的资源分配政策，我们提出了一个迭代的可行性检查方法，从下限到上限的固定整数的用户数，可以由无人机服务。为了进一步降低复杂性，我们制定了一个等价的问题，旨在最大限度地减少每个用户的能量消耗，其中紧的分析松弛率覆盖概率约束，以及半封闭表达式的联合最优功率和时间分配。最后，通过详细的数值研究，我们验证了我们的分析声明，提出了对关键系统参数影响的见解，并证明与相关基准相比，使用该方案可以为60%以上的用户提供服务。
2019-11-03 cs.IT math.IT math.OC
