Energy-Efficient Multi-UAV Data Collection for IoT Networks with Time Deadlines
在本文中，我们专注于节能无人机传感器网络中的物联网数据收集，其中感测的数据有不同的时间期限。在调查设置中，传感器被集群和管理的簇头（CH），和多个无人机被用来收集数据从CH。制定的问题是通过一个两步的方法来解决。在第一步中，提出了一种有效的方法来确定CH的最小数量和它们的最佳位置。然后，通过求解相关的容量约束车辆路径问题，得到了最小无人机数量及其飞行轨迹。结果表明，我们提出的CH放置方法的效率相比，基线方法，使CH更接近对接站允许显着的节能。此外，在不同的无人机轨迹规划算法，禁忌搜索实现最好的能量消耗。最后，电池容量和时间期限的影响进行了研究，在消耗的能量，访问CH的数量，和部署的无人机的数量。
2020-09-15 cs.SY eess.SP eess.SY
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
On the Energy Consumption of UAV Edge Computing in Non-Terrestrial Networks
本文针对无人机机载检测处理的能耗瓶颈，建模NTN中向HAP或卫星边缘卸载的处理、传输与悬停能耗，证明边缘计算可在多种配置下同时提升续航并降低端到端延迟。
2023-12-20 cs.NI eess.SP
Enabling Continuous Operations for UAVs with an Autonomous Service Network Infrastructure
无人驾驶飞行器（UAV）实际应用的主要限制之一是它们的不完全自给自足，这使得在没有人为监督的情况下不可能进行连续操作。无人机需要的监督越多，与替代品相比，它们在商业上的优势就越小。作为一个自主系统，需要多少人的互动才能发挥作用是评估无人机局限性和效率低下的最佳指标之一。流行的无人机相关研究领域，如路径规划和计算机视觉，使无人机自主行动的能力有了实质性的进步。这项研究是专门针对飞行中的操作，其中没有太多的报告努力，以解决这个问题的方面的支持性基础设施。本文提出了一种自主服务网络架构（AutoServe）。为了提高无人机的未来自主性，AutoServe系统包括一个面向服务的着陆平台和一个定制的通信协议。这种支持性的AutoServe基础设施将简化目前由人类操作员手动完成的许多任务，例如更换电池。建立了一个概念验证样机，并进行了仿真实验研究，验证了设计的正确性。
2020-04-11 cs.DC cs.NI eess.SP
Energy Efficient Pairing and Power Optimization for NOMA UAV Network under QoS Constraints
由于越来越多的无人驾驶飞行器（UAV）通常具有有限的电池功率，未来的无线网络需要具有大规模连接能力的节能数据传输方案。非正交多址接入（NOMA）是通过允许多个用户在同一资源块上的叠加数据传输来提供这种大规模连接的有前途的技术之一。与现有文献不同，本文提出了一种用户配对和功率分配技术的能量效率和服务质量（QoS）意识的NOMA传输蜂窝连接的移动无人机。其目的是通过联合优化无人机配对和功率分配，最大限度地减少移动无人机在上行数据传输过程中的功耗，并保证其所需的传输速率。此外，移动无人机的性能和配对的复杂性进行了分析，表明所提出的配对技术有效地满足其QoS要求。数值和仿真结果表明，所提出的技术相比，传统的NOMA技术的性能增益。
2020-11-03 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
Energy-Efficient Cooperative Caching in UAV Networks
针对无人机（UAV）网络，研究了联合缓存与协作通信（Fog-RAN）的能量效率。由于无人机的电池和缓存有限，将流行的内容放在缓存中并管理无人机的能量消耗变得至关重要。我们制定的能量消耗的无人机作为一个聚合的通信/缓存，悬停，和垂直位移能量，然后设计一个优化问题，最佳分配内容的缓存和选择的高度无人机。采用随机几何的工具，我们还推导出EE在一个数值上易于处理的形式作为密度的函数，合作区的半径，缓存大小，主要的通信/物理特性的无人机，和有影响力的环境参数。我们开发了两种具有低计算复杂性的内容放置策略。进行的数值结果表明，通过采用这些算法，与常见的内容放置方案相比，能够将EE提高高达800%，例如，最不常用的（LRU），最流行的，和点击率。此外，虽然在LRU和命中率方案下，垂直位移无人机没有任何好处，但在我们的算法下，可以将EE提高至多600%。重要的是，通过我们的算法，可以增加合作区的大小，以稳定地增加EE，这是不是LRU的情况下，最流行的，命中率计划。我们最后观察到，有最佳值的密度和缓存大小的无人机，授予最大EE。
2019-08-20 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmission Scheme and Coded Content Placement in Cluster-centric UAV-aided Cellular Networks
最近，由于COVID-19大流行，远程工作和远程医疗对电信的依赖显著增加。在蜂窝网络中，由于建立视线（LoS）链路的高概率，无人机（UAV）的并入可以导致针对室外用户的增强的连接。然而，UAV有限的电池寿命及其在室内区域中的信号衰减使得在室内环境中管理用户的请求效率低下。被称为以集群为中心和编码的无人机辅助毫微微缓存（CCUF）框架，该网络在室内和室外环境中的覆盖范围通过用于FAP形成和无人机部署的两阶段集群来增加。第一个目标是增加内容多样性。在这种情况下，我们提出了一个编码的内容放置在一个集群为中心的蜂窝网络，这是集成了协调多点（CoMP），以减轻在边缘区域的小区间干扰。然后，我们计算，实验，编码的内容存储在每个缓存节点的数量，以增加缓存命中率，信号干扰噪声比（SINR），和缓存的多样性和减少用户的访问延迟和缓存冗余不同的内容流行度配置文件。利用集群，我们的第二个目标是分配最好的缓存节点，室内/室外用户管理他们的请求。在这方面，我们定义的地面用户的移动速度作为决策度量的传输方案，以服务于室外用户的请求，以避免FAP之间的频繁切换，并增加无人机的电池寿命。仿真结果表明，该CCUF实现方案提高了缓存命中率、SINR和缓存分集，降低了用户访问延迟、缓存冗余和无人机能耗。
2021-07-15 cs.IT cs.MM eess.SP
On the Performance of Renewable Energy-Powered UAV-Assisted Wireless Communications
我们开发了新的统计模型，从可再生能源（如太阳能和风能）考虑收获-存储-消费（HSC）架构的收获能量。我们考虑了三种可再生能源收集方案，即（i）从太阳能收集，（ii）从风力收集，以及（iii）混合太阳能和风力发电。在这种情况下，我们首先推导出的概率密度函数（PDF）和累积密度函数（CDF）从太阳能和风能资源的收获功率的封闭形式的表达式。基于推导的表达式，我们计算的能量中断在无人机和信号噪声比（SNR）中断在地面蜂窝用户的概率。我们获得新的封闭形式的表达的时刻生成函数（MGF）的收获的太阳能和风能。然后，我们应用Gil-Pelaez反演来评估无人机的能量中断和地面用户的信噪比（SNR）中断。我们制定的SNR中断最小化的问题，并获得封闭形式的无人机的发射功率和飞行时间的解决方案。此外，我们推导出新的封闭形式的表达式的时刻的太阳能和风力发电，并证明其应用程序在计算新的性能指标，考虑到随机性质的收获的能量以及能量到达时间的量。这些性能度量包括在飞行时间内对UAV电池充电的概率、平均UAV电池充电时间、UAV处的能量中断的概率以及UAV处的最终能量中断的概率（即，在有限持续时间内的能量中断的概率）。
2019-07-16 cs.NI eess.SP
Optimal UAV Hitching on Ground Vehicles
无人机（UAV）由于其机动性和灵活性，已成为一种有前途的技术，用于各种任务，如传感，检查和交付。然而，典型的无人机具有有限的能量存储，并且不能在不充电的情况下飞行长距离。这激发了几个现有的建议，使用卡车和其他地面车辆提供乘坐，以帮助无人机节省能源和扩大行动半径。我们提出了第一个理论研究，无人机应如何最佳地挂在地面车辆，考虑车辆的不同的行驶模式和支持能力。对于单个无人机，我们推导出封闭形式的最优车辆选择和挂接策略。当飞行器只支持挂接时，UAV更喜欢能够将其携带到最接近其最终目的地的飞行器。当车辆可以提供搭便车加充电时，UAV可以搭便车到离目的地更远的车辆上，并搭便车更长的距离。为了电池充电的好处，UAV也可能更喜欢挂在较慢的车辆上。针对多架无人机需要挂接的问题，提出了最大节省算法（MSA）来优化无人机-飞行器协同。我们证明，MSA全球优化的总搭便车的无人机的好处。
2021-08-24 cs.NI eess.SP
Hover or Perch: Comparing Capacity of Airborne and Landed Millimeter-Wave UAV Cells
如今，无人机（无人机）携带的毫米波（mmWave）接入点（AP）的按需部署被认为是增强5G+网络性能的潜在解决方案。然而，现代无人机的电池寿命限制了此类系统的飞行时间。在这封信中，我们评估了一个可行的部署替代方案，用于在用户需求波动较大的地区临时提高容量。该方法是将基于无人机的毫米波AP降落在附近的建筑物上，而不是在该区域上空盘旋。在所开发的数学框架内，我们通过考虑所使用的无人机的整个操作周期来比较机载和着陆部署的系统级性能。我们的数值结果表明，无人机部署选项的选择是由服务区和无人机充电站之间的间隔距离，无人机电池寿命和使用中的空中AP的数量的相互作用决定的。所提出的方法和结果可以支持在未来的5G+网络中基于无人机的毫米波AP的高效按需部署。
2020-07-26 cs.NI eess.SP
Mobile Wireless Rechargeable UAV Networks: Challenges and Solutions
无人机（UAV）可以帮助促进未来智慧城市中具有成本效益和灵活性的服务提供。然而，由于机载电池容量有限，UAV应用通常遭受严重的飞行时间限制，导致在执行持续任务时必须频繁地对电池充电或更换。利用无线移动充电器（诸如具有用于按需自充电的无线充电设备的车辆）已经被设想为解决该问题的有前景的解决方案。在这篇文章中，我们提出了一个全面的研究\underline{v}电动车辅助\underline{w}无线充电\underline{U} AV \underline{n}网络（VWUN），以促进按需，安全，高效的无人机充电服务。具体来说，我们首先讨论了部署VWUN的机遇和挑战，并回顾了该领域最先进的解决方案。然后，我们提出了一个安全和隐私保护的VWUN框架的无人机和地面车辆的基础上差分隐私（DP）。在此框架下，一个在线的双重拍卖机制的最佳充电调度，和两个阶段的DP算法设计，以保持敏感的投标和能源交易信息的参与者。实验结果表明，该框架能有效提高计费效率和安全性.最后，我们概述了在这一新兴领域的未来研究有前途的方向。
2022-03-24 cs.GT eess.SP
RF Signal Source Search and Localization Using an Autonomous UAV with Predefined Waypoints
射频（RF）信号源的定位具有各种用例，范围从搜索和救援、识别和停用干扰机以及跟踪边境附近或战场上的敌对活动。与地面方法相比，使用无人机（UAV）进行信号源搜索和定位（SSSL）具有显著的优势，这是因为UAV易于在更高的高度捕获RF信号以及自主3D导航能力。然而，由于电池限制，UAV的飞行持续时间有限，以及轻型UAV上有限的计算资源，给SSSL带来了挑战。在本文中，我们研究了各种SSSL技术使用的无人机与预定义的航路点。基于线性最小二乘（LLS）的定位方案被认为是增强的参考选择，由于其相对较低的计算复杂度。提出了五种不同的LLS定位算法，并研究了选择锚位置用于定位的无人机导航通过一个区域。每个算法的性能通过两种方式来衡量：1）正在进行的无人机飞行期间的实时定位精度，以及2）在无人机飞行结束时测量的长期精度。我们比较和分析所提出的方法，使用计算机模拟的精度，无人机飞行距离和可靠性方面的性能。
2023-01-17 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
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
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
5G Networks Supported by UAVs, RESs, and RISs
本文研究了由RES、RIS和UAV支持的5G网络，通过分析波兰波兹南的RAN能源消耗，提出利用光伏板为基站供电，并以UAV替换次数和全网平均能耗降低量两个指标验证了其能源增益。
2024-03-18 cs.NI eess.SP
Trajectory Optimization for Cellular-Enabled UAV with Connectivity and Battery Constraints
针对蜂窝联网无人机在连通性与电池约束下的路径规划问题，提出将问题转化为两级图论最短路径搜索的算法，能以多项式复杂度生成最优轨迹，还拓展了能耗最小化、载荷最大化两类目标的多项式时间最优算法。
2025-06-18 eess.SP
On the Feasibility of Battery-Less LoRaWAN Communications using Energy Harvesting
本研究针对物联网电池更换问题，提出无电池LoRaWAN设备模型，分析电容器大小、电压阈值、传输间隔及能量收集速率对可靠性的影响，为无电池通信配置提供指导。
2024-02-09 cs.NI eess.SP
Joint Task Offloading and Resource Allocation in Aerial-Terrestrial UAV Networks with Edge and Fog Computing for Post-Disaster Rescue
针对灾后救援场景下无人机计算与续航资源不足的问题，提出结合MEC与VFC的三层计算架构及MVTORA方法，有效提升系统效用。
2023-10-06 cs.GT cs.NI eess.SP
Sustainable Wireless Services with UAV Swarms Tailored to Renewable Energy Sources
无人机（UAV）群通常需要在离网场景中使用，例如遭受灾害、战争蹂躏或农村地区，在这些地区，UAV无法接入电网，而是依赖于可再生能源。考虑到主电池由两种可再生能源，风能和太阳能供电，我们根据财务预算，环境特征和季节变化来扩展这样的系统。有趣的是，能量来源与UAV的能量消耗相关，因为强风导致UAV悬停变得越来越耗能。目标是最大化在特定位置的覆盖的成本效率，这是一个组合优化问题的非凸准则下的多变量能量生成系统的尺寸。我们设计了一个定制的算法，通过降低处理复杂度和减少解决方案的空间，通过采样。评估是用压缩的真实世界的数据来完成的，这些数据是关于风能、太阳能和单位面积的交通负荷，这些数据由供应商提供的价格驱动。在四个不同风力或太阳能强度的地点对该实施进行了测试。最佳结果是在有微风和强太阳辐射的地方取得的，而强风和低太阳强度的地方需要更高的资本支出（CAPEX）分配。
2022-11-23 cs.NI eess.SP
