Hierarchical Aerial Computing for Internet of Things via Cooperation of HAPs and UAVs
随着计算需求的爆炸性增长，多访问边缘计算（MEC）范式作为一种有效的机制出现。此外，对于需要MEC服务的灾害或偏远地区的物联网（IoT），无人机（UAV）和高空平台（HAP）可为这些IoT设备提供空中计算服务。本文开发了由HAP和无人机组成的分层空中计算框架，为各种物联网应用提供MEC服务。特别地，该问题被公式化为最大化由空中MEC平台计算的总IoT数据，受限于IoT的延迟要求以及UAV和HAP的多个资源约束，这是一个整数规划问题并且难以解决。由于穷举搜索的复杂性，我们通过提出基于匹配博弈论的算法来处理从物联网设备到无人机的卸载决策，以及无人机和HAP之间的卸载决策的启发式算法来处理这个问题。通过外部性消除机制来解决匹配中不同物联网设备之间相互作用的外部效应。此外，还提出了一种调整算法，以最大限度地利用空中资源。分析了算法的复杂度，并通过大量的仿真实验验证了算法的有效性，最后通过仿真结果分析了系统的性能。
2022-02-12 cs.NI eess.SP
Stochastic Geometry-based Analysis of Multi-Purpose UAVs for Package and Data Delivery
使用无人机进行通信和运输在许多实际场景中引起了极大的关注，例如包裹递送和提供额外的无线覆盖。然而，工业界和学术界对无人机日益增长的需求将在未来引起空中交通冲突。这反过来又激发了本文的想法：多用途无人机，同时作为空中无线数据中继和空中运输手段，同时提供包裹和数据。本文旨在分析使用无人机从物联网（IoT）设备收集数据并将其发送到地面基站（TBS）的可行性，同时将包裹从仓库运送到居民区。我们提出了一种算法来优化无人机的轨迹，以最大限度地提高收集/交付数据的大小，同时最小化总的往返时间受到有限的机载电池的无人机。具体来说，我们使用随机几何工具来模拟物联网集群和TBS的位置，并研究系统在能源效率、收集/交付数据的平均大小和包裹交付时间方面的性能。我们的数值计算结果表明，多功能无人机有很大的潜力，以提高通信和运输网络的效率。
2022-09-12 eess.SP
Handover-Count based Velocity Estimation of Cellular-Connected UAVs
蜂窝连接无人机（UAV）预计将在未来的各种民用和商业应用中发挥重要作用。虽然现有的蜂窝网络可以向UAV用户设备（UE）提供无线覆盖，但是这种传统网络针对地面用户进行了优化，这使得向空中UE提供可靠的连接具有挑战性。为了确保空中UE的可靠和有效的移动性管理，估计蜂窝连接的UAV的速度至关重要。针对不同的无人机飞行速度和地面基站密度，提出了一种近似的切换计数概率质量函数。然后，我们推导了无人机速度估计的Cramer-Rao下界（CRLB），并给出了一个简单的无偏估计的无人机的速度，它依赖于GBS密度和HOC测量时间。我们的模拟结果表明，速度估计的精度增加GBS密度和HOC测量窗口。此外，商用无人机的速度可以有效地估计合理的精度。
2020-02-16 eess.SP
Multi-layer Unmanned Aerial Vehicle Networks: Modeling and Performance Analysis
由于各种类型的无人机（UAV）具有不同的硬件能力，我们建立了多层空中网络（MAN）的基础。首先，将城域网建模为K层AN，每一层具有不同密度、浮动高度和发射功率的无人机。为了使该框架适用于各种情况下，在MAN，我们认为发射机和接收机为导向的节点关联规则，以及空对地和空对空信道模型，形成视线的链接与位置相关的概率。然后重新分析了城域网的关联概率、主链路距离分布、成功传输概率（STP）和区域频谱效率（ASE），并给出了使STP和ASE最大的最优密度的上界。最后，在数值结果中，我们显示了AN的最佳无人机密度，最大化ASE和STP随着网络的高度而降低。我们还表明，当两层AN的无人机总密度固定时，对于低（高）总密度情况，仅对所有无人机使用较高（较低）高度的单层可以获得更好的性能，否则，将无人机分布在两层中，即，MAN，实现更好的性能。
2019-04-02 eess.SP
Relaying Signal When Monitoring Traffic: Double Use of Aerial Vehicles Towards Intelligent Low-Altitude Networking
本文提出一种无人机双用途策略，通过集成感知与通信框架，实现监控与中继切换功能的统一，有效降低通信失效概率并提升网络韧性。
2025-12-16 eess.SP
Dynamic Radar Networks of UAVs
在未来几年，低空空间将被无人机（UAV）所占据，它们将提供不同的服务。在这种预期的背景下，一个新出现的问题是检测和跟踪未经授权的或恶意的小型/微型UAV。与目前主要基于固定地面雷达的解决方案相比，本文将提出一种由无人机组成的动态雷达网络（DRN）的想法，该网络能够智能地调整其编队导航控制，以实时、高精度和分布式的方式最好地跟踪恶意无人机。为此，将描述一些技术解决方案和用于目标检测和跟踪的主要方法。此外，一个优化的导航方案将根据信息搜索的方法。最后将提出一些模拟结果和未来工作方向的例子，强调动态和可重构网络的优势，静态的。
2019-10-28 eess.SP
Securing Mobile Multiuser Transmissions with UAVs in the Presence of Multiple Eavesdroppers
本文讨论了多个地面用户的传输安全问题，防止窃听攻击。我们建议和优化部署的一个单一的无人机（UAV），它作为一个空中中继之间的用户集群和基站。重点是通过联合优化地面用户的上行传输功率和UAV的位置来最大化保密能量效率。联合优化问题是非凸的，因此我们将其分为两个子问题，并使用迭代算法求解。
2021-11-01 eess.SP
Distributed and Autonomous Aerial Data Collection in Smart City Surveillance Applications
智慧城市和物联网应用的大规模增长使安全和保障成为可能。无人机网络（无人机）等空中设备中的监控摄像头产生的数据需要传输到地面站进行安全数据分析。当网络规模相对于设备的无线通信覆盖范围而言相对较大时，并不总是能够将数据传输到地面站，因此本质上需要分布式和自治算法。基于这一需求，本文提出了一种新的无人机网络监控数据采集算法，该算法充分考虑了无人机网络的移动性和灵活性。由于无人机电池的限制，我们有选择地收集数据的无人机通过设置规则的距离和相似性的考虑。作为一个序列，UAV设备必须竞争获得数据处理的机会。为此，本文设计了一种基于Myerson拍卖的深度学习算法，在保证真实性的同时，将无人机的收益与传统的二价拍卖进行比较。基于仿真结果，我们验证了我们提出的算法达到了预期的性能改善。
2021-07-25 eess.SP
Experiments with a LoRaWAN-Based Remote ID System for Locating Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
美国联邦航空管理局（FAA）正在考虑无人机（UAV）的远程身份识别系统。这些系统充当汽车上使用的牌照，但它们使用无线电波传输信息。为了有用，这种系统中的传输需要达到很长的距离，以最大限度地减少捕获这些传输的地面站的数量。LoRaWAN被设计为一种廉价的远程技术，用于物联网的远程通信。几家制造商生产LoRaWAN模块，这些模块在市场上很容易买到，因此是低成本无人机远程ID的理想选择。在本文中，我们介绍了使用LoRaWAN技术作为通信技术的经验。我们识别和定位无人机系统的实验揭示了在本文中记录的此类系统中使用LoRaWAN的几个问题。使用多个地面站，我们可以确定配备LoRaWAN模块的无人机的位置，该模块可以传输无人机远程ID。因此，它可以帮助识别无意或有意飞入禁区的无人机。
2020-04-16 cs.NI eess.SP
Stochastic Geometry Analysis of Hybrid Aerial Terrestrial Networks with mmWave Backhauling
为了满足日益增长的数据需求，服务提供商正在考虑使用无人机（UAV）作为空中基站（BS）来提供连接。无人机对于在灾害和事故情况下提供连接尤其重要，这些灾害和事故可能完全削弱现有的地面网络。然而，为了维持UAV与核心网络的通信，必须为它们提供到地面BS的无线回程连接。在这项工作中，我们使用随机几何研究毫米波（mmWave）回程的无人机在空中-地面混合蜂窝网络中的无人机的影响，其中无人机被添加到地面BS提供可靠的服务给用户（UE）。在所提出的模型中，UE可以关联到地面BS或连接到BS的UAV以获得回程支持。所提出的模型的性能进行评估的覆盖概率和验证对密集的模拟。所获得的结果揭示了UAV的毫米波回程链路的质量对UE的体验具有显著影响，并且UAV的部署必须相应地调整。
2019-10-26 cs.IT eess.SP math.IT
Unmanned Aerial Vehicles in Smart Agriculture: Applications, Requirements and Challenges
在未来几年，智能农业将覆盖世界的每一个角落。使用无人机（UAV）进行智能农业的前景是巨大的。然而，智能农业中控制无人机的成本和便利性可能会在激励农民在农业中使用无人机方面发挥重要作用。大多数情况下，无人机是由遥控器使用无线电波控制的。有几种技术，如WiFi或ZigBee，也用于控制无人机。然而，智能蓝牙（也称为低功耗蓝牙）是一种用于短距离传输数据的无线技术。蓝牙智能比其他技术更便宜，并且具有在每部智能手机上可用的优势。未来，农民可以使用任何智能手机操作各自的无人机以及蓝牙智能农业传感器。然而，在无人机可以用于智能农业相关应用之前，需要解决某些要求和挑战。因此，本文试图探索适合智能农业的传感器类型，以及在智能农业中操作无人机的潜在要求和挑战。我们还确定了无人机在智能农业中的未来应用。
2020-07-25 cs.NI eess.SP
Accuracy Characterization of the Vehicle State Estimation from Aerial Imagery
由于其获取空中图像的能力，配备摄像机的无人机（UAV）是获取交通信息的非常经济有效的工具。然而，没有足够的注意力已经给予这些系统的准确性验证。本文分析了最重要的误差来源。这包括三个关键组成部分。首先，通过统计滤波的车辆状态估计。第二，量化最重要的误差来源。第三，与最先进的参考传感器相比的估计状态的基准。这项工作提出了尽量减少最相关来源的错误的方法。由于这些误差减少，配备摄像机的无人机是非常有吸引力的交通数据采集工具。测试数据和源代码是公开的。
2020-05-13 eess.SP
UAV Swarm-Enabled Aerial Reconfigurable Intelligent Surface
可重构智能表面（RIS）通过调整无源反射元件的幅度和/或相位来优化信号反射，从而在无线网络中提供巨大的频谱和能量效率。利用无人机的灵活性和机动性，RIS可以安装在无人机上，实现三维信号反射。与传统的地面RIS（TRIS）相比，空中RIS（ARIS）具有更高的部署灵活性，可靠的空对地链路和全景全角度反射。然而，由于无人机的有效载荷和电池容量有限，无人机难以携带具有大量反射元件的RIS。因此，不能保证孔径增益的可缩放性。在实践中，多个无人机可以形成无人机群，以协同启用ARIS。在本文中，我们首先概述了无人机群支持的ARIS（SARIS），包括其动机和与TRIS和ARIS相比的竞争优势，以及其在无线网络中的新的变革性应用。然后，我们解决的关键挑战，设计的SARIS的波束成形设计，SARIS信道估计，和SARIS的部署和移动。接下来，潜在的性能增强的SARIS展示和初步的数值结果进行了讨论。最后，说明了开放的研究机会。
2021-03-10 eess.SP
Optimizing UAV Recharge Scheduling for Heterogeneous and Persistent Aerial Service
Universidad CEU San Pablo（圣帕布洛CEU大学）；Universitat Jaume I（海梅一世大学）；IMDEA Networks Institute（IMDEA网络研究所）
本文研究持续空中服务中的无人机充电调度问题，提出同构场景下最优的HORR，并针对异构NP难场景设计基于位置划分、接近下界性能的轻量级PHERR方案。
2022-05-25 cs.RO eess.SP
Real-time Framework for Trust Monitoring in aNetwork of Unmanned Aerial Vehicles
无人机（UAV）越来越多地用于各种民用和军事应用，例如遥感、边境巡逻、灾害监测和通信覆盖扩展。然而，仍然容易发生几种网络攻击，例如GPS欺骗攻击、分布式拒绝服务（DDoS）攻击和中间人攻击，以获取其收集的信息或强制无人机执行其请求的动作，这可能会损坏无人机或其周围环境，甚至危及操作现场人员的安全。在本文中，我们提出了一种信任监测机制，其中一个集中的单元（如地面站）定期观察无人机的行为，在他们的运动路径，他们消耗的能量，以及他们完成的任务的数量和测量的无人机的相对信任分数，以检测任何异常行为的实时方式。仿真结果表明，该信任模型能够实时检测出遭受洪水攻击、中间人攻击、GPS欺骗攻击等多种网络安全攻击的恶意无人机。
2020-07-16 cs.MA eess.SP
Power Efficient Visible Light Communication (VLC) with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
提出了一种将可见光通信（VLC）与无人机（UAV）相结合的新方法，以同时提供灵活的通信和照明。为了最小化功耗，在光照和通信约束下优化了无人机的位置和小区关联。提出了一种将原问题分解为两个子问题的有效次优解。第一个子问题被建模为一个经典的最小封闭盘问题，以获得最佳的位置，给定的细胞关联的无人机。然后，假设固定的无人机位置，第二子问题被建模为一个最小规模的聚类问题，以获得优化的小区关联。此外，所获得的UAV位置和小区关联被迭代地优化多次以降低功耗。数值结果表明，所提出的方法可以减少至少53.8%的总发射功率消耗相比，两个基线算法与固定的无人机位置。
2019-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
Exploiting NOMA Transmissions in Multi-UAV-assisted Wireless Networks: From Aerial-RIS to Mode-switching UAVs
本文研究空中可重构智能表面辅助的多无人机NOMA无线网络，提出双模式切换方案和优化驱动的分层深度强化学习方法，通过联合优化轨迹、模式、波束成形与传输控制来最大化网络吞吐量。
2024-12-29 cs.NI eess.SP
Distributed Clustering for User Devices Under Unmanned Aerial Vehicle Coverage Area during Disaster Recovery
无人机（UAV）是用于向地面用户设备提供无线覆盖的有前景的技术。对于所有在灾难中被摧毁的基础设施通信网络，在灾后场景中提供服务期间，无人机的电池寿命是一个挑战。因此，在用户设备中选择簇头在检测无人机信号和处理数据以提高无人机能量效率和可靠连接方面起着至关重要的作用。本文着重于性能评估的聚类方法在检测无线覆盖服务，提高能源效率的性能。评估性能是对地空通道视距（LoS）的真实仿真。仿真结果表明，簇头节点能够以最小的能量消耗有效地将无人机与簇内成员节点连接起来。无人机高度和路径损耗指数影响用户设备检测无线覆盖。此外，在灾难后的可靠连接，在簇头的误比特率考虑。集群稳定了将未覆盖节点连接到UAV的集群，并且其这样做的有效性导致其在紧急通信系统中的普遍存在。
2021-03-14 eess.SP
Strategic Deployment of Swarm of UAVs for Secure IoT Networks
本研究提出利用UAV作为空中基站，结合博弈论与凸优化方法解决IoT节点关联、UAV三维定位与功率分配问题，显著提升了地面IoT网络的安全传输保密性能。
2023-09-10 eess.SP
Enabling Long mmWave Aerial Backhaul Links via Fixed-Wing UAVs: Performance and Design
我们提出了一种基于固定翼无人机（无人机）的毫米波（mmWave）回程链路，该链路是一种经济高效且易于部署的解决方案，可将灾难或偏远地区连接到最近的核心网络。首先，我们充分表征单中继固定翼无人机基于通信系统考虑到现实的物理参数的影响，如无人机的圆形路径，飞行路径的临界点，障碍物的高度和位置，飞行高度，跟踪误差，无人机的振动的严重程度，真实的3D天线方向图，毫米波大气信道损耗，温度和气压。其次，我们推导出分布的信号噪声比（SNR）度量，这是基于一系列狄拉克δ函数的总和。使用SNR分布，我们推导出封闭形式的表达式中断概率和遍历容量的考虑系统作为所有系统参数的函数。为了提供一个可接受的服务质量较长的链路长度，我们扩展的解析表达式的多中继系统。通过Monte-Carlo模拟验证了封闭式表达式的准确性。最后，通过提供足够的仿真结果，我们调查的关键信道参数，如天线方向图增益和飞行路径上所考虑的系统的性能的影响，我们仔细分析这些参数之间的关系，以最大限度地提高平均信道容量。
2022-03-15 eess.SP
Analysis of Large Scale Aerial Terrestrial Networks with mmWave Backhauling
服务提供商正在考虑使用无人机（UAV）来增强蜂窝网络的无线连接。为了提供连接，UAV必须通过地面基站（BS）回程到核心网络。特别是，我们考虑毫米波（毫米波）回程的混合空中-地面网络的下行链路中，回程链路受到波束成形未对准误差。在提出的模型中，用户设备（UE）可以连接到地面BS或无人机，其中我们根据回程状态区分两种传输方案。在一种方案中，UE由UAV服务，而不管回程链路是否良好。在另一种方案中，UAV知道回程链路状态，因此，只有成功回程的UAV的子集可以服务于UE。使用随机几何，所提出的模型的性能进行评估的覆盖概率和验证对蒙特卡洛模拟。为确定一些系统参数提供了几种见解，包括UAV高度和所需数量以及回程链路的波束成形失准误差。所获得的结果突出了UAV回程链路对UE体验的影响。
2021-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Dynamic Trajectory Optimization and Power Control for Hierarchical UAV Swarms in 6G Aerial Access Network
针对6G空基接入网络中多无人机集群协同部署挑战，提出分层结构并联合优化其动态轨迹与部署，通过区域划分、费马点构造及改进优化算法求解NP-hard问题，仿真显示复杂度降低50%。
2025-08-26 cs.NI eess.SP
Energy and Delay aware Physical Collision Avoidance in Unmanned Aerial Vehicles
在文献中已经提出了几种解决方案来解决无人机（UAV）的防撞问题。这些解决方案中的大多数考虑到地面控制器系统（GCS）在开始手头的特定任务之前确定UAV的路径。此外，这些解决方案预期仅基于UAV的GPS定位以及经由放置在UAV上的物体检测传感器发生碰撞。传感器对环境干扰的敏感性和无人机对其精度的影响对这些解决方案的效率产生了负面影响。在这种情况下，本文提出了一种新的能量和延迟感知的无人机物理避碰解决方案。该解决方案被称为EDC-UAV。EDC-UAV的主要目标是建立飞行安全的UAV轨迹，同时最小化能量消耗和响应时间。我们假设每个无人机都配备了全球定位系统（GPS）传感器来识别其位置。此外，我们还考虑了GPS的容限误差，以提供给定无人机的位置。每个UAV的位置由簇头收集，簇头是具有最高自主性或最大计算能力的UAV。簇头运行EDC-UAV算法来控制其余的无人机，从而保证无碰撞任务并最小化能量消耗以实现不同的目的。我们的解决方案的正确操作是通过模拟验证。所获得的结果表明，EDC-UAV在实现其设计目标的效率。
2022-01-05 cs.NI eess.SP
Joint Optimization of Multi-UAV Deployment and 3D Positioning in Traffic-Aware Aerial Networks
INESC TEC and Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto（葡萄牙波尔图大学工程 faculties 和 INESC TEC）
本文提出EMTAD算法，通过联合优化多UAV部署与三维定位，提升交通感知环境下网络性能并降低部署成本。
2025-06-16 cs.NI eess.SP
Unmanned Aerial Vehicles Meet Reflective Intelligent Surfaces to Improve Coverage and Secrecy
反射智能表面（RISs）的高可配置性和低成本使其成为增强超第五代（B5G）网络能力的有前途的解决方案。最近的工作建议将RIS安装在无人机（UAV）上，将RIS提供的高网络可配置性与UAV带来的移动性相结合。然而，RIS表示影响UAV的电池寿命的额外重量。此外，还没有详细评估由此产生的链路在通信信道质量和安全方面的实用性。在本文中，我们强调了实际部署具有RIS功能的无人机需要考虑的所有基本功能。我们是第一个展示RIS大小及其功耗如何影响无人机飞行时间的人。然后，我们评估RIS的大小，载波频率和无人机飞行高度如何影响路径损耗。最后，我们提出了一种新的基于粒子群的方法，以最大限度地提高覆盖率和提高传输的保密性，在蜂窝场景的支持下，由无人机携带的RIS。
2022-05-05 cs.CR eess.SP
A Survey on Cellular-connected UAVs: Design Challenges, Enabling 5G/B5G Innovations, and Experimental Advancements
作为空中机器人的一个新兴领域，无人机（UAV）在无线网络研究界获得了极大的研究兴趣。一旦国家立法允许无人机自主飞行，我们将看到成群的无人机在智慧城市的天空中完成不同的任务：包裹递送，基础设施监控，事件拍摄，监视，跟踪等无人机生态系统可以从现有的5G/B5 G蜂窝网络中受益，可以通过不同的方式来增强无人机通信。由于无人机在3D空间中灵活移动、自主操作和智能放置的固有特性，这些智能设备满足了广泛的无线应用和用例。这项工作旨在深入探索5G/B5 G蜂窝系统和无人机技术之间的集成协同作用，其中无人机作为新的空中用户设备（UE）集成到现有的蜂窝网络中。在这种集成中，无人机在蜂窝覆盖范围内扮演飞行用户的角色，因此它们被称为蜂窝连接的无人机（也称为蜂窝连接的无人机）。UAV-UE、无人机-UE、5G连接的无人机或空中用户）。这项工作的主要重点是对集成挑战进行广泛的研究，以及关键的5G/B5 G技术创新，以及在设计原型和现场试验方面的持续努力，以证实蜂窝连接无人机。这项研究强调了3GPP标准化方面的最新进展，并强调了在成功采用这项有前途的技术之前必须考虑的社会经济问题。各种开放的问题铺平了道路，未来的研究机会也进行了讨论。
2020-05-02 cs.NI eess.SP
Distributionally Robust Optimization for Aerial Multi-access Edge Computing via Cooperation of UAVs and HAPs
本文针对由HAP和多架UAV组成的空中MEC系统，在信道状态信息不确定条件下，提出基于加权K-means、分布鲁棒优化和二值鲸鱼优化算法的分层优化方案，以最小化总能量成本并验证其有效性与鲁棒性。
2025-05-15 cs.DC cs.IT eess.SP
An Autonomous Self-Incremental Learning Approach for Detection of Cyber Attacks on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
随着自动化系统的技术进步和能力大幅提高，无人驾驶飞行器在没有人类放纵的情况下执行依赖人类的任务的使用也急剧增加。由于无人机严重依赖信息和通信技术，因此很容易受到网络攻击。随着时间的推移，越来越多的先进和新的攻击正在开发和使用。然而，目前的入侵检测系统缺乏对新的和未知的攻击的检测和分类。因此，为了使无人驾驶飞行器具有自主和可靠的操作，需要更鲁棒和自动化的网络检测和保护方案。为了解决这个问题，我们提出了一个自主的自增量学习架构，能够在没有任何人为干扰的情况下自行检测已知和未知的网络攻击。在我们的方法中，我们结合了基于签名的检测与异常检测，以这种方式，基于签名的检测器自动更新其攻击类的异常检测器的帮助下。为了实现这一点，我们实现了一种增量学习方法，更新我们的模型以包含新类而不忘记旧类。为了验证我们提出的架构的适用性和有效性，我们已经实现了它在一个试验方案，然后将其与传统的离线学习方法进行比较。此外，我们基于异常的检测器已经实现了100%的攻击检测率。
2021-12-18 cs.CR eess.SP
Open-Source Software Radio Platform for Research on Cellular Networked UAVs -- It Works!
蜂窝网络连接的无人机（UAV）经历与地面上的无线电节点不同的无线电传播条件。因此，从理论上和通过现场试验来研究航空无线电的性能变得至关重要。在本文中，我们考虑低海拔的空中节点，由实验蜂窝网络服务。我们提供了一个详细的硬件和软件组件的描述，需要建立一个宽带无线测试平台，无人机通信研究使用软件无线电。结果表明，无人机通信和网络创新的试验平台是可行的，具有商业现成的硬件，开源软件和低功耗信令。
2021-12-11 cs.AR cs.NI eess.SP
3D Aerial Highway: The Key Enabler of the Retail Industry Transformation
全球零售业已面临不可避免的转型，而在当前的疫情下，这一转型甚至在加速。事实上，消费者的习惯正在从实体店转向网上购物。端到端在线购物体验的瓶颈仍然是高效快速地将商品交付给消费者。在这种情况下，无人驾驶飞行器（UAV）技术被视为解决货物交付问题的潜在解决方案。因此，货运无人机的数量预计将在未来几十年内飙升，空域将变得密集拥挤。为了成功部署用于大规模货物交付的无人机，需要为高度移动的无人机提供无缝和可靠的蜂窝连接。迫切需要空中有组织和连接的路线。就像货运卡车的高速公路一样，空域中的3D路线应该为货运无人机设计，以安全有效地完成其操作。我们将这些路线称为3D空中高速公路。在本文中，我们彻底调查的空中高速公路范例的可行性。首先，我们讨论的动机和关注的空中高速公路范例。然后，我们提出了我们的三维空中高速公路框架的愿景。最后，我们提出了相关的连接问题及其潜在的解决方案。
2021-06-24 cs.SY eess.SP eess.SY
Multi-UAV Multi-RIS QoS-Aware Aerial Communication Systems using DRL and PSO
Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）；Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
本文提出一种结合深度强化学习和粒子群优化的两步方法，用于解决多无人机多RIS系统中的路径规划与相位配置优化问题，以最大化吞吐量和覆盖范围，仿真显示其QoS较暴力法和基线方案分别提升20%和30%。
2024-06-16 cs.LG eess.SP
Large Models for Aerial Edges: An Edge-Cloud Model Evolution and Communication Paradigm
本文针对6G空地一体化网络中UAV算力受限难以运行大型AI模型的问题，提出边云模型演进框架，并通过联合任务分配、传输资源与量化设计及边缘模型更新来最大化mAP，仿真验证其优于集中式和分布式框架。
2024-08-09 cs.NI eess.SP
Two-Way Aerial Secure Communications via Distributed Collaborative Beamforming under Eavesdropper Collusion
针对无人机空中通信在多窃听者合谋下的安全威胁，提出结合分布式协作波束成形的增强型多目标群智能算法，兼顾安全性能与能效，且适配无人机有限算力平台。
2024-04-11 cs.NI eess.SP
Integration of Beyond Diagonal RIS and UAVs in 6G NTNs: Enhancing Aerial Connectivity
针对传统对角RIS信道调控能力有限的问题，本文提出将BD-RIS与无人机通信集成应用于6G非地面网络，阐述相关技术基础与集成潜力，开展搭载透射式BD-RIS的无人机通信案例研究并指明未来方向，有望提升无线覆盖与频谱效率。
2025-02-22 cs.ET eess.SP
AI-Based and Mobility-Aware Energy Efficient Resource Allocation and Trajectory Design for NFV Enabled Aerial Networks
在本文中，我们提出了一种新的联合智能轨迹设计和资源分配算法的基础上，用户的移动性和他们所要求的服务无人机（UAV）辅助网络，其中无人机作为节点的网络功能虚拟化（NFV）使能网络。我们的目标是通过分配有限的无线电和NFV资源，最大限度地提高能源效率，并最大限度地减少所有服务的平均延迟。此外，由于流量条件和用户的移动性，我们让一些虚拟网络功能（VNF）从其当前位置迁移到其他位置，以满足服务质量的要求。我们制定我们的问题，以找到接近最佳的位置的无人机，发射功率，子载波分配，放置，并调度所请求的服务的功能在无人机和执行合适的VNF迁移。然后，我们提出了一种新的分层混合连续和离散动作（HHCDA）的深度强化学习方法来解决我们的问题。最后，对算法的收敛性、计算复杂性以及不同参数下的性能进行了分析。仿真结果表明，与DDPG方法相比，HHCDA方法的请求拒绝率和平均延迟分别降低了31.5%和20%，能量效率提高了40%。
2021-05-21 cs.NI eess.SP
Learning in the Sky: An Efficient 3D Placement of UAVs
部署无人机（UAV）作为空中基站可以提供快速灵活的解决方案，以满足不同的交通需求。为了充分发挥无人机部署的效益，其有效部署至关重要，并要求智能地适应环境变化。在本文中，我们提出了一种基于学习的机制，三维部署的无人机辅助地面蜂窝网络的下行链路。该问题被建模为一个满意度形式的无人机之间的非合作博弈。为了解决这个问题，我们利用了一个低复杂度的算法，在这个算法中，不满意的无人机根据学习算法更新它们的位置。仿真结果表明，所提出的无人机布局算法产生显着的性能增益高达约52%和74%的吞吐量和下降的用户数，分别相比，优化的基线算法。
2020-03-02 cs.LG eess.SP stat.ML
Reinforcement Learning-based Joint Path and Energy Optimization of Cellular-Connected Unmanned Aerial Vehicles
KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
近年来，无人机（UAV）引起了人们极大的研究兴趣。特别是在物联网领域，具有互联网连接的无人机是主要需求之一。此外，能量约束，即电池限制，是一个瓶颈的无人机，可以限制其应用。我们正在努力解决和解决能源问题。因此，提出了一种用于蜂窝连接的UAV的路径规划方法，该方法将使UAV能够通过在配备有发电站（PS）的某些位置充电来在比其电池范围大得多的区域中规划其路径。除了能量约束之外，还存在禁飞区;例如，由于空对空（A2 A）和空对地（A2 G）干扰，或者由于缺乏必要的连通性，这在UAV的轨迹优化中施加了额外的约束。禁飞区确定了应该避免的不可行区域。我们使用了一个强化学习（RL）分层扩展典型的短程路径规划器，考虑电池充电和解决问题的无人机在长期任务。针对无人机在大范围内飞行的问题进行了仿真，Q-学习算法可以使无人机找到最优路径和补给策略。
2020-11-27 cs.LG eess.SP
Coordinated Path Following Control of Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles
研究了二维平面内具有速度约束的固定翼无人机协调航迹跟踪问题。目标是沿着路径操纵UAV机群，同时实现期望的有序的UAV间弧距离。与以前的协调路径跟踪研究相比，我们能够通过我们提出的混合控制律来处理的前向速度和角速度的限制固定翼无人机。更具体地说，混合控制律使所有的无人机工作在两个不同的水平：那些无人机的路径跟踪误差是在一个不变集（即，设计的协调集合）在协调级别工作;而其他UAV在单智能体级别工作。在协调层次上，我们证明了即使有速度约束，所提出的控制律可以确保路径跟踪误差减小到零，而期望的弧距离收敛到期望值。在单智能体层次上，给出了路径跟踪误差进入协调集的收敛性分析。利用实际的无人驾驶仪和X-Plane仿真器，开发了多无人机系统半实物仿真试验平台。所提出的方法的有效性与MATLAB和试验台证实。
2020-05-10 cs.SY eess.SP eess.SY
An Autonomous Spectrum Management Scheme for Unmanned Aerial Vehicle Networks in Disaster Relief Operations
Northern Arizona University（北亚利桑那大学）
研究了无人机（UAV）网络在执行野火监测、搜救和灾害监测等关键任务时的频谱短缺问题。此类应用涉及对高吞吐量数据传输的高需求，例如实时视频流、图像流和语音流，其中分配给UAV网络的频谱可能不足以提供期望的服务质量（QoS）。在这些情况下，空中网络可以从可用的地面网络借用额外的频谱，以换取它们的中继服务。我们提出了一个频谱共享模型，在该模型中，无人机被分为两类中继无人机服务的频谱所有者和传感无人机执行救灾任务，使用所获得的频谱。无人机网络的操作由分层机制管理，其中中央控制器基于其资源分配无人机的任务，并基于受影响区域的优先级确定其操作区域，然后无人机使用无模型强化学习算法自主微调其位置，以最大化个体吞吐量并延长其寿命。我们分析了所提出的方法的性能和收敛性分析，并在不同的情况下进行了广泛的模拟。
2019-11-26 cs.LG cs.NI eess.SP
Towards Power-Efficient Aerial Communications via Dynamic Multi-UAV Cooperation
附着于无人机（UAV）的空中基站（BS）构成了下一代蜂窝通信的新范例。然而，由于无人机的尺寸、重量和功率（SWAP）限制，空中BS的飞行范围和通信容量通常是有限的。为了应对这一挑战，在本文中，我们考虑多个空中基站之间的动态协作传输的功率效率的空中通信。由此，中央控制器智能地选择在空中导航的空中BS进行协作。因此，考虑到信道条件、能量可用性和用户需求，由协作空中BS形成的移动天线的大型虚拟阵列可以用于低功率信息传输和导航。同时考虑到前传和数据传输链路，我们共同优化的轨迹，合作的决定，和发射波束形成器的空中基站所需的所有BS的功率消耗的加权和最小化。由于获得制定的问题的全局最优解是困难的，我们提出了一个低复杂度的迭代算法，可以有效地找到一个Karush-Kuhn-Tucker（KKT）的解决方案的问题。仿真结果表明，与几种基准方案相比，动态多无人机协作可以显著降低无人机的通信和导航功率，克服SWAP的限制，同时只需要少量增加前传链路上的发射功率。
2020-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
6G Communication New Paradigm: The Integration of Unmanned Aerial Vehicles and Intelligent Reflecting Surfaces
本文综述面向6G的IRS辅助无人机通信，梳理应用、关键问题、原型、核心技术与现有方案，并指出未来研究挑战。
2025-01-11 cs.NI eess.SP
Joint Trajectory Design and User Scheduling of Aerial Cognitive Radio Networks
无人机（UAV）与地面节点之间的链路是高概率的视距链路，因此UAV被广泛用于增强无线通信的端到端性能。然而，LoS链路中信号传播的广播特性使其很容易被恶意窃听者窃听，这对无线通信的安全性提出了相当大的挑战。研究了空中认知无线电网络的安全问题。机载基站利用与主网络相同的频谱向次用户发送机密消息。空中基站发射干扰信号来抑制窃听者以增强保密性能。该算法考虑了窃听节点位置的不确定性，通过优化多用户调度、无人机飞行轨迹和发射功率，最大化认知用户的平均保密率。针对混合多整数变量非凸优化问题，提出了一种基于块坐标下降和逐次凸逼近的迭代算法。数值结果验证了算法的有效性，表明该方案有利于提高空中CRN的保密性能。
2022-04-21 cs.IT eess.SP math.IT
Unmanned Aerial Vehicle for Internet of Everything: Opportunities and Challenges
信息和通信技术（ICT）的最新进展使物联网（IoT）从单一的“物”方面进一步扩展到“物的智能连接”的全能角色。同时，万物互联（IoE）的概念被提出作为物联网的万能扩展。然而，IoE的实现遇到了关键的挑战，包括有限的网络覆盖和现有网络技术的有限资源。近年来，无人机（UAV）由于其高机动性、低成本和灵活部署等优点而受到广泛关注。因此，无人机可能会克服IoE的挑战。本文对无人机支持的万物互联的机遇和挑战进行了全面调查。我们首先提出了万物互联的三个关键期望：1）可扩展性，需要具有无处不在覆盖的可扩展网络架构; 2）智能化，需要实现智能事物的全球计算平面; 3）多样性，需要提供不同的应用程序。此后，我们将回顾实现这些期望的支持技术，并讨论万物互联的四个内在限制（即，覆盖约束、电池约束、计算约束和安全问题）。然后，我们介绍了无人机的概述。接下来，我们将讨论无人机为万物互联带来的机遇。此外，我们还介绍了一种利用无人机的移动性来实现无人机万物互联（Ue-IoE）的解决方案，在该方案中，我们表明Ue-IoE可以大大增强万物互联的可扩展性、智能性和多样性。最后，我们概述了Ue-IoE的未来发展方向。
2020-04-12 cs.NI eess.SP
On the Localization of Unmanned Aerial Vehicles with Cellular Networks
定位对于无人机的安全操作起着关键作用，能够实现超视距应用。与基于GPS的定位相比，蜂窝网络可以减少定位误差和成本，因为蜂窝连接正成为UAV的通信系统的突出解决方案。作为朝向定位的第一步，UAV需要接收足够数量的定位信号，每个定位信号具有大于阈值的信号与干扰加噪声比（SINR），其被定义为可定位性。另一方面，UAV的三维移动性、基站（BS）和UAV之间的高度相关信道特性、其视线和非视线条件以及来自相邻BS的所产生的干扰对从所需数量的BS接收可用信号提出了挑战。在本文中，我们利用一个易于处理的方法来计算本地化，成功地从一定数量的BS接收可用信号的概率，在一个双层六边形蜂窝网络。无论使用哪种本地化技术，本地化能力都会对整体本地化性能产生影响。在我们的仿真研究中，我们调查的概率与参与BS的数量，后处理SINR的要求，空对地信道特性，和网络协调，这被证明是最重要的因素无人机的定位性能的定位之间的关系。
2020-03-11 cs.SY eess.SP eess.SY
Accessing From The Sky: A Tutorial on UAV Communications for 5G and Beyond
无人机（UAV）已经找到了许多应用，预计将在未来十年带来丰富的商业机会。在无人机的各种使能技术中，无线通信是必不可少的，近年来引起了越来越多的关注。与传统的地面通信相比，无人机的通信面临着新的挑战，因为无人机的高度高，在三维空间中的运动灵活性大。出现了几个关键问题，包括主要的UAV-地面信道的视距（LoS）和由此产生的强烈的空中-地面网络干扰，UAV控制消息与有效载荷数据的不同通信服务质量（QoS）要求，UAV的大小、重量和功率（SWAP）限制所施加的严格约束，以及高度可控的三维无人机机动性带来的新的设计自由度（DoF）的开发。在本文中，我们对无人机通信的最新进展进行了教程概述，以解决上述问题，重点是如何将无人机集成到即将到来的第五代（5G）和未来的蜂窝网络中。特别是，我们将我们的讨论分为两个有前途的无人机通信的研究和应用框架，即无人机辅助无线通信和蜂窝连接的无人机，其中无人机作为空中通信平台和用户，分别。此外，我们指出了未来的研究和调查有前途的方向。
2019-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Artificial Intelligence Aided Next-Generation Networks Relying on UAVs
针对动态环境，提出了人工智能（AI）辅助无人机（UAV）的下一代网络。在支持人工智能的无人机辅助无线网络（UAWN）中，多个无人机被用作空中基站，其能够通过收集关于用户的位置和远程业务需求的信息、从环境中学习并根据从用户接收的反馈采取行动来快速适应动态环境。此外，人工智能使一群无人机之间的互动，以合作优化系统。作为AI框架的一个好处，可以规避传统UAWN的几个挑战，从而增强网络性能，提高可靠性和敏捷自适应性。作为进一步的好处，动态轨迹设计和资源分配的证明。最后，讨论了潜在的研究挑战和机遇。
2020-01-28 cs.AI cs.LG cs.SY
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
Stereo Vision for Unmanned Aerial VehicleDetection, Tracking, and Motion Control
提出了一种新的无人机检测方法。本研究的目的是为自主式多旋翼无人机开发一种鲁棒的设置，能够视觉检测和跟踪入侵无人机进行实时运动规划。该系统由两部分组成：使用立体摄像机生成三维点云数据的目标检测和应用卡尔曼滤波器进行无人机运动建模的视频跟踪。在探测到入侵者后，猎人可以瞄准并向入侵者发射一张绳网以压制它。计算机视觉，运动跟踪和规划算法可以在安装在猎人无人机上的便携式计算机上实现。
2020-05-07 cs.SY eess.IV eess.SP
A Visual Cooperative Localization Method for Airborne Magnetic Surveying Based on a Manifold Sensor Fusion Algorithm Using Lie Groups
Shenyang Aerospace University（沈阳航空航天大学）；International Digital Economy Academy（国际数字经济学院）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
针对GNSS拒止环境下机载磁测中传感器隔离导致的定位难题，提出结合视觉处理模块和改进流形传感器融合算法的视觉协同定位方法，经真实飞行实验验证实现厘米级单轴和分米级3D定位精度。
2024-10-10 cs.RO cs.SY eess.SP
