Machine Learning for Relaying Topology: Optimization of IoT Network with Energy Harvesting
针对能量收集物联网中节点能量与位置不均衡导致的最小吞吐量最大化 NP-hard 问题，提出基于机器学习的中继拓扑算法和迭代均衡时隙分配方法，仿真验证其稳定且优于传统方案。
2023-04-27 cs.NI eess.SP
Joint-optimization of Node placement and UAV's Trajectory for Self-sustaining Air-Ground IoT system
由于可持续的电力供应和环保特性，自供电物联网设备越来越多地应用于各个领域，例如在偏远地区提供观测数据，特别是在农村地区或灾后场景。通常，通过多跳中继，那些自供电IoT设备的感测数据由连接到IoT骨干的汇聚节点收集。然而，由于位置偏远，接收器需要位于监测区域的边界，物联网和电气基础设施的骨干都可以访问。在这种部署下，考虑到监控区域的大规模，将产生显著的数据流和中继开销。基于此，本文旨在设计一种无人机辅助的自供电异构系统，以提供全面的监测数据。在该系统中，由于无人机（UAV）易于部署的优势，我们派遣无人机定期从自供电的物联网设备上采集数据，以缓解数据溢出。此外，基于自供电物联网设备在重数据流领域具有更可观的能力，我们还开发了一种布局升级策略，将一般同构自供电物联网系统升级为异构自供电物联网系统。仿真结果表明，与同类自供电物联网系统相比，所开发的无人机辅助自供电异构系统可以实现$1.28\times$左右的数据传输量。
2022-07-25 eess.SP
Beamforming Design for IRS-and-UAV-Aided Two-Way Amplify-and-Forward Relay Networks in Maritime IoT
针对海事物联网中船舶间消息交互速率提升需求，提出两种IRS与UAV辅助的双向AF中继网络波束成形优化算法，仿真验证其均优于对比方案，且高性能算法速率表现更优。
2024-06-24 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Beamforming Design in Relay-Assisted Internet of Things
研究了一种适合物联网应用的安全下行传输系统。假设一个最坏的情况下，在这个意义上说，为了提高他们的拦截能力，所有窃听者位于彼此靠近，靠近控制器和勾结，以形成联合接收波束成形。对于这样的系统，提出了一种新的协作非正交多址接入（NOMA）安全传输方案，其中具有较强信道条件的IoT设备充当能量收集中继，以便辅助在较弱信道条件下操作的第二IoT设备，并且分析和评估其性能。在三个约束条件下，提出了一个保密和速率（SSR）最大化问题：i）发射功率; ii）连续干扰消除; iii）服务质量。通过考虑被动和主动窃听者的情况下，提出了两种优化方案，以提高整个系统的SSR。一方面，针对被动窃听场景，提出了一种人工噪声辅助的安全波束形成方案。由于这个优化问题是非凸的，而不是使用传统的，但非常复杂的，蛮力的二维搜索，它是方便地转化为一个凸的，通过使用epigraph重新制定。另一方面，针对主动多天线窃听者的情形，考虑了基于正交投影的波束形成方案，并利用逐次凸逼近法给出了一种次优解。此外，由于对于单天线传输，基于正交投影的方案可能不适用，因此提出了简单的功率控制方案。
2019-05-05 eess.SP
Average Transmission Success Probability Bound for SWIPT Relay Networks
无线能量传输技术为物联网（IoT）等低功耗应用提供了恒定和瞬时的功率，使其成为经济实惠的现实。本文研究了在中继节点处采用功率分割（PS）能量收集协议的双跳解码转发（DF）中继网络中的无线信息和功率同步传输（SWIPT）问题。继电器配有有限容量电池。系统性能的特征在于源到目的地传输的平均成功概率，是选择中继的PS比和发送能量的资源分配策略的函数。我们开发了一个数学框架，以找到一个最大的平均成功概率的上限。该上界由离散的状态空间马尔可夫决策问题（MDP）表示，并利用策略迭代算法计算。
2019-02-07 eess.SP
Power Efficient Cooperative Communication within IIoT Subnetworks: Relay or RIS?
针对6G IIoT子网络低延迟高可靠通信挑战，提出TDMA/FDMA协作传输协议，利用sAPs作为DF/AF中继并采用SPCA方法优化发射功率，实验表明该方法显著降低功耗且中继方案在中断概率上优于RIS。
2024-12-24 eess.SP
Dual-Hop Joint Visible Light and Backscatter Communication Relaying under Finite Blocklength
Aalto University（阿尔托大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文提出了一种在有限块长约束下，利用双跳联合可见光与反散射通信实现能量中性环境物联网的中继框架，通过优化BD布置和编码率提升通信可靠性与数据速率。
2026-02-25 cs.NI eess.SP
Security-Reliability Trade-Off Analysis for SWIPT- and AF-Based IoT Networks with Friendly Jammers
无线中继网络中的射频（RF）能量收集（EH）最近吸引了相当大的兴趣，特别是用于向物联网（IoT）系统中的中继节点供应能量以辅助源和目的地之间的信息交换。此外，物联网设备有限的硬件、计算资源和能源可用性带来了各种安全挑战。为此，已经提出物理层安全（PLS）作为用于提供信息安全的密码方法的有效替代。在这项研究中，我们提出了一个PLS的方法，同时无线信息和功率传输（SWIPT）为基础的半双工（HD）放大转发（AF）中继系统中存在的窃听。此外，我们考虑到静态功率分配中继（SPSR）和动态功率分配中继（DPSR），彻底调查每一个的好处。为了进一步提高安全通信，我们考虑多个友好的干扰器，以帮助防止窃听者的窃听攻击。更具体地说，我们提供了一个可靠性和安全性分析推导出封闭形式的表达式中断概率（OP）和拦截概率（IP），分别为SPSR和DPSR计划。最后，通过仿真验证了我们的分析和所提方案的有效性.具体而言，数值结果说明了所提出的系统的可靠性和安全性之间的非平凡的权衡。此外，我们从仿真结果中得出结论，所提出的DPSR方案优于SPSR方案的OP和IP的不同参数对系统性能的影响下。
2022-06-09 cs.IT eess.SP math.IT
A reinforcement learning approach to improve communication performance and energy utilization in fog-based IoT
Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院）
最近的研究表明，使用可用的移动雾设备（如智能手机，无人机，家用和工业机器人）作为中继的潜力，以尽量减少传感器和目的地设备之间的通信中断，其中本地化的物联网服务（例如，制造过程控制、健康和安全监控）。然而，这些移动中继在移动和传输到遥远的目的地时消耗能量。因此，中继设备的功率控制机制和智能移动性对于提高通信性能和能量利用率至关重要。在本文中，我们提出了一种基于Q学习的分散式方法，其中每个移动雾中继代理（MFRA）是由一个自主智能体，使用强化学习，同时提高通信性能和能源利用率控制。每个自主智能体基于来自目的地的反馈和其自身的能量水平来学习是保持活跃并转发消息，还是在该传输阶段变得被动。我们通过与集中式方法进行比较来评估该方法，并观察到，在较少数量的MFRA的情况下，我们的方法能够确保可靠的数据传输，并将总体能源成本降低56.76%-88.03%。
2021-06-01 cs.LG cs.NI eess.SP
Antenna Optimization for Decode-and-Forward Relay in Magnetic Induction Communications
Tongji University（同济大学）；Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
研究磁感应通信中解码转发中继天线优化问题，通过几何建模消除隧道约束，提出随机搜索算法，能快速收敛且具全局搜索能力，提升车辆弱信号系统数据速率。
2026-07-07 eess.SP
Performance Analysis of LEO Satellite-Based IoT Networks in the Presence of Interference
本文提出一种星中星拓扑的LEO卫星物联网网络，通过多卫星共享信道与放大转发中继，结合最大比合并及干扰消除方案，在随机几何建模下分析中断概率，实现无需用户协调的突发传输。
2023-09-02 eess.SP
UAV-Assisted 3-D Localization for IoT Networks Using a Simple and Efficient TDOA-AOA Estimator
Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology（谢里夫理工大学电气工程系）
本文提出一种利用单个TDOA-AOA测量对和闭式加权最小二乘估计器的代数解，实现无人机辅助物联网中基于单地面站的三维信源定位，性能接近CRLB。
2025-10-09 eess.SP
Wireless Information and Power Transfer for IoT Applications in Overlay Cognitive Radio Networks
本文提出并研究了一种结合同步无线信息和功率传输（SWIPT）的覆盖频谱共享系统，以实现物联网（IoT）应用的通信。考虑的是一个协作认知无线电网络，其中两个物联网设备（IoD）交换它们的信息，并向一对主用户（PU）提供中继协助。与大多数现有的工作不同，在本文中，两个IoD都可以从从PU接收的射频（RF）信号中获取能量。通过利用收集的能量，它们向PU提供中继协作，并实现它们自己的通信。为了收集能量，在两个IoD处采用基于时间切换（TS）的方法。利用所提出的方案，主系统和物联网系统的一轮双向信息交换分四个阶段执行，即，一个能量收集（EH）阶段和三个信息处理（IP）阶段。两个IoD都依赖于解码和转发操作来促进中继，而PU采用选择组合（SC）技术。为了研究所考虑的网络的性能，本文首先提供了Nakagami-m衰落下主系统和物联网系统的用户中断概率（OP）的精确表达式。然后，通过利用用户OP的表达式，系统的吞吐量和能量效率的量化与平均端到端的传输时间。数值和仿真结果提供了有用的洞察系统的行为，并突出各种系统/信道参数的影响。
2020-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of Novel Direct Access Schemes for LEO Satellites Based IoT Network
分析了基于低轨卫星的物联网网络的性能，其中每个物联网节点利用多颗卫星与地面站进行通信。在这项工作中，我们考虑在每个卫星上的固定和可变增益放大转发（AF）中继协议，其中从每个物联网节点接收的信号在发送到地面GS进行数据处理之前被放大。为了分析这种新的基于LEO卫星的直接接入体系结构的性能，推导了中断概率的封闭形式的表达式，考虑两种合并方案在GS：（i）选择合并;（ii）最大比合并。此外，为了获得更多的见解的分集阶数和编码增益，渐近中断概率分析在高信噪比的两种方案也进行。最后，仿真结果验证了所得出的分析结果，并开发了几个有趣的见解系统的性能。
2020-04-22 eess.SP
The Performance Of Convolutional Coding Based Cooperative Communication: Relay Position And Power Allocation Analysis
由于噪声、衰落和路径损耗，无线通信面临不利条件。多输入多输出（MIMO）系统通过使用发射分集来克服个体衰落效应。由于用户单天线，至少两个用户之间的协作能够提供空间分集。该文研究了瑞利衰落和莱斯衰落信道下，不同中继位置的放大转发（AF）协作系统在几种网络拓扑下的性能。此外，我们还分析了AF协作系统在不同功率分配下的性能。结果表明，与非卷积编码相比，采用卷积编码的协作通信表现出更好的性能，这对于高数据速率网络（如WSN），Ad hoc，（IoT）甚至移动网络都是一种很有前途的解决方案。在拓扑结构比较中，仿真结果表明，线性拓扑结构具有最好的误码率性能，而在中继作为信源，信源代替中继的情况下，分析结果表明，等边三角形拓扑结构具有最好的误码率性能和稳定性，并且在用户间莱斯衰落信道下的系统性能优于在用户间瑞利衰落信道下的系统性能。
2019-06-07 eess.SP
NOMA-Enabled Dual-IRS Relay Network Integrated with Ambient Backscatter Communication
本文提出了一种结合NOMA、双IRS和环境反向散射通信的中继网络，通过时间开关中继协议实现能量收集与信息转发，并分析了不同参数对系统性能的影响。
2026-02-28 eess.SP
Fixed-wing UAV relay optimization for coverage hole recovery
University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）
本文提出了一种基于任意空间用户位置的无人机无线中继网络优化方法，通过迭代优化中继轨迹、用户调度和中继时间共享，提高固定翼无人机在覆盖孔恢复中的频谱效率。
2026-03-27 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Short-Packet Transmission with Aerial Relaying: Blocklength and Trajectory Co-Design
针对存在地面窃听者的无人机中继安全短包通信，本文协同优化编码块长与无人机轨迹，提出基于块逐次凸近似的低复杂度交替算法，显著提升保密吞吐量。
2023-10-08 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-assisted Distributed Learning for Environmental Monitoring in Rural Environments
University of Novi Sad（诺威萨大学）；The Institute for Artificial Intelligence Research and Development of Serbia（塞尔维亚人工智能研究与发展研究所）
本文提出利用无人机作为中继并结合拆分学习，在偏远农村物联网环境监测中缓解连接与资源限制，并通过仿真验证其在恶劣信道下的鲁棒性和自适应优势。
2024-07-02 cs.AI cs.LG eess.SP
Age of Information in Multi-Relay Networks with Maximum Age Scheduling
本研究针对多中继两跳物联网场景，提出两种低信令开销的年龄感知调度算法，结合两种已有适配算法，验证了所有算法均能逼近信息年龄下界，其中B-ABDR性能最优且信令开销更低。
2025-03-20 eess.SP
Resource Allocation for 5G-UAV Based Emergency Wireless Communications
针对灾后复杂多变的信道环境，提出一种异构$\mathcal{F}$复合衰落信道模型，并开发了最优功率与带宽分配方案，显著提升了5G-UAV应急无线通信网络的容量与能量效率。
2024-07-24 eess.SP
Secure Short-Packet Communications via UAV-Enabled Mobile Relaying: Joint Resource Optimization and 3D Trajectory Design
本文提出一种无人机作为移动解码转发中继的安全短包通信系统，通过块连续凸近似分解优化问题，联合优化编码块长度、发射功率和3D轨迹，以最大化有效平均保密吞吐量，仿真验证了性能提升。
2023-12-29 cs.IT eess.SP math.IT
Towards Reliable Emergency Wireless Communications over SAGINs: A Composite Fading and QoS-Centric Perspective
School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
针对应急通信中复杂信道与QoS约束的缺失，本文基于Fisher-Snedecor复合衰落模型建立SAGIN性能分析框架，推导精确与渐近表达式，并通过实测和仿真验证了有效性。
2025-10-08 eess.SP
UAV-assisted IoT Monitoring Network: Adaptive Multiuser Access for Low-Latency and High-Reliability Under Bursty Traffic
针对无人机辅助物联网监测网络的突发流量传输痛点，提出基于MUSA免授权非正交多址与短包通信的自适应传输方案，通过优化时隙数在中高平均流量下实现更优可靠性与稳定性且满足低时延要求。
2024-05-16 eess.SP
Separable MSE-based design of two-way multiple-relay cooperative MIMO 5G networks
虽然多天线和中继技术的组合已被广泛研究用于高级长期演进（LTE-A）和物联网（IoT）应用，但预计它仍将在第五代（5G）网络中发挥重要作用。然而，如果没有适当的系统设计，这些技术的预期效益就无法实现。在本文中，我们考虑的问题，联合优化终端预编码器/解码器和中继转发矩阵的总和均方误差（MSE）标准的基础上，在多输入多输出（MIMO）双向式的【形】中继系统，其中两个多天线节点相互交换信息，通过多天线放大和转发中继。这个问题是非凸的，局部最优解通常通过使用基于交替优化的迭代算法来找到。我们展示了如何限制最小化的总和MSE可以放松，以获得两个单独的子问题，在温和的条件下，承认一个封闭形式的解决方案。与迭代方法相比，所提出的设计更适合集成在5G网络中，因为它在计算上更方便，并且其性能在中继数量上表现出更好的扩展性。
2020-10-31 eess.SP math.OC math.ST
Can a Multi-Hop Link Relying on Untrusted Amplify-and-Forward Relays Render Security?
协作中继是无线传感器网络和物联网（IoT）中数据通信的有效方法。然而，有时由于这种通信网络中多跳中继的必要性，当中继本身可能是窃听者时，即，我们可能会面临不可信中继场景，其中中继既是必要的助手又是潜在的对手。针对这一问题，提出了一种新的协同干扰方案，该方案通过多个不可信中继将数据从源端秘密传输到目的端。在我们提出的安全传输方案中，所有的合法节点有助于提供安全的通信智能注入人工噪声的网络在不同的通信阶段。为了便于分析，我们考虑了一个多跳的不可信中继网络，其中有两个连续的中间节点，即一个三跳通信网络。给出了该系统模型，在高信噪比（SNR）区域，给出了遍历保密率（ESR）的一个新的封闭形式的表达式。此外，我们评估了ESR的高SNR斜率和功率偏移，以深入比较所提出的安全传输方案和最先进的技术。我们的数值结果强调，建议的安全传输方案提供了更好的保密率性能相比，两跳不可信中继以及直接传输方案。
2020-07-05 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-UAV Path Learning for Age and Power Optimization in IoT with UAV Battery Recharge
在许多新兴的物联网（IoT）应用中，新鲜度是一个重要的设计标准。信息年龄（AoI）量化了接收到的信息或状态更新的新鲜度。这项工作考虑了物联网网络中部署的物联网设备的设置;多个无人机（UAV）充当传感器和基站之间的移动中继节点。我们制定了一个优化问题，以联合规划无人机的轨迹，同时最小化接收到的消息和设备的能量消耗的AoI。该解决方案考虑了无人机的电池寿命和到充电站的飞行时间，以确保无人机的绿色运行。使用深度强化学习算法有效地解决了复杂的优化问题。特别地，我们提出了一个深度Q网络，它作为一个函数近似来估计状态-动作值函数。与贪婪算法（GA）、最近邻算法（NN）和随机游走算法（RW）等基准算法相比，该算法具有收敛速度快、遍历时间短、遍历能耗低等优点。
2023-01-09 cs.NI eess.SP
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
UAV-Assisted Enhanced Coverage and Capacity in Dynamic MU-mMIMO IoT Systems: A Deep Reinforcement Learning Approach
针对无人机中继的动态 MU-mMIMO IoT 系统，提出联合混合波束成形与基于 DDPG 的无人机部署方法，以接近 PSO 的容量并显著降低运行时间。
2024-04-10 eess.SP
Energy Efficient IoT Virtualization with Passive Optical Access Network
本文研究了连接到无源光网络（PON）的物联网网络边缘计算平台的能效。我们开发了一个混合整数线性规划（MILP）优化模型，该模型优化了云和虚拟机的位置和数量，并利用节能路由，目标是最大限度地减少总物联网网络和处理功耗。我们的研究结果表明，可以降低功耗，通过巩固这些VM的位置在PON光线路终端（OLT）的情况下，在数据处理后的流量仍然很高，即在低流量减少百分比。另一方面，在高业务减少率下，可以通过将VM放置在较低层节点（中继）中来实现更好的功率效率。我们的研究结果表明，利用PON和服务异构虚拟机可以节省高达19%的总功率。基于MILP模型的见解，启发式开发具有非常可比的MILP启发式功耗值。我们考虑了三种场景，它们代表了同构和异构VM CPU需求的不同级别。在启发式结果（17%的功率节省）和导致19%的功率节省的MILP之间观察到良好的一致性。
2020-04-20 cs.NI eess.SP
On Performance of IoT Networks with Coordinated NOMA Transmission: Covert Monitoring and Information Decoding
该研究针对瑞利衰落下的IoT网络，结合NOMA与协作直传中继策略，推导了隐蔽性和安全性相关性能的解析表达式，提出两种自适应功率分配方案，分别在约束条件下最大化隐蔽速率和保密速率，数值结果验证了方案有效性。
2025-09-02 eess.SP
Reliability- and Connectivity-Constrained Age-of-Information Optimization for UAV Swarm IoT Data Collection
Koç University（土耳其科技大学）；Wireless Networks Laboratory, Department of Electrical and Electronics Engineering, Koç University（土耳其科技大学电气电子工程系无线网络实验室）
针对无人机集群物联网数据采集，本文提出拓扑耦合紧急度调度器，联合优化数据新鲜度、通信可靠性与连通性，在标称条件下将服务故障减少约3.5倍，性能优于基线方法。
2026-10-21 eess.SP
Resource Allocation for UAV-Assisted Industrial IoT User with Finite Blocklength
研究UAV辅助IIoT中继系统在有限块长下的资源分配，采用交替优化方法分解非凸问题以最小化远程设备解码错误概率，仿真验证了所提算法的优越性与快速收敛性。
2023-10-24 eess.SP
3D Multi-Drone-Cell Trajectory Design for Efficient IoT Data Collection
无人机蜂窝（DC）是一种新兴技术，可提供灵活且具有成本效益的无线连接，以在地面网络的未覆盖区域收集物联网（IoT）数据。DC的飞行轨迹对数据汇集性能有很大影响。然而，设计的轨迹是一个具有挑战性的问题，由于DC的复杂的3D移动性，独特的DC到地面（D2 G）信道功能，有限的DC到BS（D2 B）回程链路质量等，在本文中，我们提出了一个3D DC轨迹设计的DC辅助物联网数据汇集，多个DC定期飞越物联网设备和中继的物联网数据到基站（BS）。考虑到最先进的实用D2 G信道模型，将轨迹设计公式化为混合整数非线性规划（MINLP）问题，以最小化平均用户到DC（U2 D）路径损耗。我们将MINLP问题分解为多个拟凸或整数线性规划（ILP）子问题，分别优化用户关联、用户调度、DC的水平轨迹和DC飞行高度。在此基础上，提出了一种求解MINLP问题的三维多DC轨迹设计算法，该算法采用块坐标下降法（BCD）对子问题进行迭代优化。与静态DC部署相比，所提出的轨迹设计可以将U2 D平均路径损耗降低10-15 dB，将U2 D路径损耗的标准差降低56%，这表明链路质量和用户公平性都得到了改善。
2019-05-29 cs.NI eess.SP
Constrained Deep Reinforcement Learning for Energy Sustainable Multi-UAV based Random Access IoT Networks with NOMA
Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）
在本文中，我们应用非正交多址（NOMA）技术来改善无线物联网网络的大规模信道接入，其中太阳能无人机（UAV）将数据从物联网设备中继到远程服务器。具体地，IoT设备使用自适应$p$ -持久时隙Aloha协议来竞争接入共享无线信道;并且太阳能无人机采用连续干扰消除（SIC）来解码来自IoT设备的多个接收数据以提高接入效率。为了实现能量可持续的容量优化网络，我们研究了动态多无人机高度控制和物联网设备的多小区无线信道接入管理的联合问题，作为具有多个能量约束的随机控制问题。为了学习最优控制策略，我们首先将此问题表示为约束马尔可夫决策过程（CMDP），并提出一种基于拉格朗日原对偶策略优化的在线无模型约束深度强化学习（CDRL）算法来求解CMDP。大量的仿真结果表明，我们提出的算法学习无人机之间的合作策略，其中无人机的高度和物联网设备的信道接入概率是动态和联合控制，以获得最大的长期网络容量，同时保持能量的可持续性的无人机。所提出的算法优于基于深度RL的解决方案与奖励塑造占能源成本，并实现了时间平均系统容量，这是$82.4\%$高于一个可行的基于DRL的解决方案，只有$6.47\%$低于能量约束的系统。
2020-02-05 cs.LG cs.NI eess.SP
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
Multi-Layer Network Formation through HAPS Base Station and Transmissive RIS-Equipped UAV
本文提出由 HAPS-SMBS 与配备有源透射式 RIS 的 UAV 中继构成的多层 NOMA/MISO 物联网网络，并通过多场景对比验证其在和速率与能效上的显著增益。
2025-02-16 eess.SP
Cooperative Caching Towards Efficient Spectrum Utilization in Cognitive-IoT Networks
Concordia University（康考迪亚大学）
本文提出基于深度强化学习的协作缓存方法，通过缓存主用户内容以降低延迟并提高缓存命中率，优化CIoT网络的频谱利用效率。
2025-12-16 cs.NI eess.SP
Outage Probability Analysis of NOMA Enabled Hierarchical UAV Networks with Non-Linear Energy Harvesting
Ecole Nationale Supérieure des Technologies Avancées（国立高级技术学院）；University of El-Oued（欧德大学）；Ankara Yıldırım Beyazıt University（安卡拉伊尔迪里姆贝亚齐特大学）；Carleton University（卡尔顿大学）；King AbdulAziz University（阿卜杜勒阿齐兹国王大学）
本文提出一种具有非线性能量收集和非正交多址接入的分层无人机网络，以提升能量和成本效率，通过 Nakagami-m 信道分析地面物联网设备、CMU 和系统整体 outage 概率，对比非能量收集系统，证明其在 outage 概率上的优势。
2026-03-19 eess.SP
A Data Imputation Model based on an Ensemble Scheme
边缘计算（EC）提供了一个基础设施，充当云和物联网（IoT）之间的中介。我们的目标是减少我们在依赖云时享受的延迟。物联网设备与其环境交互，以收集数据，通过EC将其中继到云。EC可以提供各种服务，以便立即管理收集的数据。一个重要的任务是缺失值的管理。在本文中，我们提出了一个集成为基础的方法，考虑到收集的数据和报告设备的时空方面的数据插补。我们建议依赖于类似于报告丢失数据的设备的物联网设备组，并增强其数据插补过程。我们不断地对报告流的相关性进行推理，并有效地组合可用数据。我们的目的是“汇总”当地对适当替换的意见和小组的“意见”。我们采用广为人知的相似性技术和统计建模方法来提供最终结果。我们提供了我们的模型的描述，并通过大量的模拟采用各种实验方案进行评估。
2020-07-25 cs.DC eess.SP
Edge computing in 5G cellular networks for real-time analysis of electrocardiography recorded with wearable textile sensors
第五代（5G）蜂窝网络承诺更高的数据速率，更低的延迟和大量的互连设备。因此，5G将为释放物联网（IoT）的全部潜力提供重要步骤。在这项工作中，我们提出了一个轻量级的物联网平台，用于连续的生命体征分析。心电图（ECG）通过纺织传感器采集，并使用蜂窝网络从智能手机连续发送到边缘设备。边缘设备应用最先进的深度学习模型，用于在即将发生心肌梗死时提供二进制端到端分类。利用这种基础设施，进行了四名志愿者的实验。我们比较了第三代、第四代和第五代蜂窝网络（第15版）在传输延迟、数据损坏和机器学习推理持续时间方面的差异。使用5G实现了最佳性能，平均传输延迟为110 ms，ECG样本中的数据损坏率为0.07%。深度学习推理大约需要170毫秒。总之，结合边缘设备的5G蜂窝网络是使用深度学习模型进行持续生命体征分析的合适基础设施。未来的5G版本将引入多路访问边缘计算（MEC），作为使边缘设备更接近移动客户端的范例。这将减少传输延迟，并最终实现近实时的自动紧急警报。
2021-07-29 eess.SP
AI-Empowered UAV-Assisted Backscatter Localization and ISAC for Zero-Energy IoT: A Comprehensive Survey
Engineering Requirements Unit (ERU), College of Engineering, United Arab Emirates University（工程需求单位（ERU）、工程学院、阿联酋大学）
本文综述了AI赋能的无人机辅助反向散射定位与通感一体化技术在零能耗物联网中的应用，梳理了网络架构、无人机角色、反向散射模式等关键技术，并分析了开放挑战与未来方向。
2026-06-23 cs.AI eess.SP
Energy-Aware Adaptive Sampling for Self-Sustainability in Resource-Constrained IoT Devices
提出一种基于FSM和TCP Reno启发策略的能量感知自适应采样算法，在资源受限IoT设备中实现自持续并最大化采样率，经EcoTrack设备及欧洲三城数据验证，3000mAh下每日定位24至3000次。
2023-12-21 cs.SY eess.SP eess.SY
Reconfigurable Intelligent Surfaces in Challenging Environments: Underwater, Underground, Industrial and Disaster
干扰环境包括一系列场景，这些场景共享这样的事实：由于通常与传播介质相关联的许多损害和增加的信号散射，使用传统技术建立通信链路是极其困难的。具体而言，已知水下和地下介质吸收电磁辐射，这严重影响整体路径损耗。工业和灾难环境可以被视为具有相应的大量多径传播的丰富的散射环境，导致符号间干扰和信号质量的恶化。尽管在这样的环境中，通信网络（特别是物联网（IoT））的设计的挑战是已知的，但是对于所有这些应用，没有通用的使能器或解决方案。可重构智能表面（RISs）已经被引入以通过将信号功率聚焦在优选方向上来改善信号传播特性，从而使得通信环境“智能”。虽然RIS的通常应用与阻塞避免有关，但可以使用完全相同的技术来减少多径的影响，甚至通过无源波束成形来部分补偿信号吸收。由于RIS的有益特性，其在具有挑战性的环境中的使用可以成为上述推动者和改变游戏规则的技术。在本文中，我们讨论了水下物联网、地下物联网以及工业4.0和应急网络中RIS设备的潜在用例、部署策略和设计方面。此外，我们提供了一个潜在的硬件架构，并得出预期的信号质量。数值结果显示，高达20分贝每十年的大幅性能增益。此外，在这种情况下要解决的新的研究挑战。
2022-06-22 cs.ET eess.SP
