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
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
Optimizing Information Freshness in RIS-assisted NOMA-based IoT Networks
本文研究了在基于上行链路非正交多址接入的物联网（IoT）网络中集成可重构智能表面（RIS）对最小化平均信息总和（AoI）的益处。在此设置中，制定优化问题以优化RIS配置、每个IoT设备的发射功率和IoT设备的集群策略。所制定的问题是一个混合整数非凸的，为了解决它，我们首先得到的RIS配置采用半定松弛（SDR）的方法。然后，利用双层优化的概念，将联合功率分配和用户聚类问题分解为外部用户聚类问题和内部功率分配问题。内部问题的最优封闭形式的表达式推导和匈牙利法是用来解决外部的。数值结果表明，我们的方法的性能优越。
2022-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Beamforming and Resource Optimization for AmBSC-Assisted Cooperative NOMA IoT Networks
在这篇手稿中，我们提出了一种基于多天线环境反向散射通信（AmBSC）辅助下一代（NG）物联网（IoT）通信网络的协作非正交多址（NOMA）的节能交替优化框架。具体而言，通过优化发射机处IoT NOMA用户的主动波束成形向量和功率分配系数（PAC）以及多天线辅助反向散射节点处的被动波束成形向量，实现了所考虑的AmBSC使能的多集群协作IoT NOMA系统的能量效率最大化。通常，增加每个集群中IoT NOMA用户的数量会导致集群间干扰（ICI）（在不同集群之间）和集群内干扰（在IoT NOMA用户之间）。为了对抗ICI的影响，我们利用迫零（ZF）为基础的主动波束成形，以及一个有效的聚类技术在源节点。此外，通过利用有效的功率分配策略来减轻集群内干扰的影响，该功率分配策略在服务质量（QoS）、协作、SIC解码和功率预算约束下确定IoT NOMA用户的PAC。利用逐次凸近似（SCA）和凸规划差分（DC）将非凸无源波束形成问题转化为标准半定规划（SDP）问题，并基于惩罚方法得到无源波束形成的秩1解.此外，数值分析的仿真结果表明，所提出的能量效率最大化算法表现出有效的性能，实现收敛，只有几个迭代。
2022-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
Average AoI in Pinching Antenna-assisted WPCNs with Probabilistic LoS Blockage
本文研究夹持天线辅助无线供电通信网络中概率性视距阻塞下的平均信息年龄，推导闭式表达式并提出一维搜索优化PA位置，证明最优位置最接近物联网设备且优于固定天线系统。
2025-11-08 cs.IT math.IT
Covert Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface Assisted IoT Networks
在本文中，我们考虑了智能反射面（IRS）辅助物联网（IoT）网络的隐蔽波束形成设计，其中Alice利用IRS隐蔽地向Bob发送消息而不被Willie识别。我们调查的联合波束形成器的设计爱丽丝和IRS最大限度地提高鲍勃的隐蔽率时，威利的信道状态信息（WCSI）的知识是完美的和不完美的爱丽丝，分别。对于前一种情况，我们开发了一个隐蔽波束形成器的完美的隐蔽约束下，应用半定松弛。对于后一种情况，推导了Willie的最优判决门限，并分析了虚警概率和漏检概率。此外，我们利用Kullback-Leibler发散的性质，开发基于松弛，S-引理和交替迭代方法的鲁棒波束形成器。最后，数值实验评估所提出的隐蔽波束形成器的设计和鲁棒波束形成器的设计的性能。
2021-09-01 cs.IT eess.SP math.IT
IRS-Assisted IoT Activity Detection Under Asynchronous Transmission and Heterogeneous Powers: Detectors and Performance Analysis
本文研究了分布式IoT网络中异步传输与异构功率下的活动检测问题，利用IRS增强可靠性，提出四种检测器并推导了检测与虚警概率的闭式表达式，为6G系统提供了兼顾理论最优与实用性的可扩展方案。
2025-08-08 cs.IT eess.SP math.IT
IRS-Assisted Millimeter-wave Massive MIMO with Transmit Antenna Selection for IoT Networks
提出了一种基于智能反射面（IRS）辅助的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统，该系统采用正交空时分组码（OSTBC）进行发射天线选择（TAS）。该系统将TAS和IRS与用于60 GHz毫米波通信的混合模拟-数字波束成形（HBF）相结合，以利用TAS、OSTBC、模拟波束成形（ABF）和发射数字预编码技术的优点。然而，所提出的系统，受益于OSTBC方案的发射分集增益以及波束形成器和IRS技术的信噪比（SNR）增益。仿真结果表明，采用迫零预编码技术的TAS-OSTBC系统性能优于采用OSTBC方案的TAS系统。此外，由于提供了波束成形增益，随着天线阵元数量的增加，比特出错率（BER）性能显著改善。此外，增加反射元件的数量进一步增强了误差性能。仿真结果还表明，采用混合预编码的TAS-OSTBC系统比采用ABF的TAS-OSTBC系统具有更好的误码率性能，而采用IRS辅助的系统性能明显优于不采用IRS技术的传统系统。这使得所提出的IRS辅助系统成为物联网（IoT）网络的有吸引力的解决方案。
2022-12-12 cs.IT eess.SP math.IT
BackCom Assisted Hybrid NOMA Uplink Transmission for Ambient IoT
本文提出了一种用于环境物联网的BackCom辅助H-NOMA上行传输方案，通过构建总功率最小化问题并开发BB和SCA算法实现性能与复杂度的权衡，验证了其相比OMA的性能增益。
2024-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
UGV-assisted Wireless Powered Backscatter Communications for Large-Scale IoT Networks
无线供电的反向散射通信（WPBC）能够实现超低功耗通信，因此在物联网（IoT）网络中很有前途。然而，在实践中，由于其通信距离短，因此在大规模物联网网络中应用WPBC具有挑战性。为了应对这一挑战，本文利用无人驾驶地面车辆（UGV）来协助WPBC在大规模物联网网络中的应用。特别是，我们研究了接入点（AP）、标签阅读器和UGV的网络规划和动态资源分配的联合设计，以最大限度地减少总能耗。此外，AP可以在半双工（HD）或全双工（FD）复用模式下操作。在HD模式下，推导了最优小区半径，并以封闭形式给出了最优功率分配和发射/接收波束赋形。在FD模式下，给出了资源分配的最优解和两个低计算复杂性的次优解。仿真结果表明，在标签读取器而不是在AP处的动态功率分配主导了网络能量效率，而在FD模式下工作的AP在能量效率方面优于HD模式下的AP。
2021-10-06 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
Incentivizing Proof-of-Stake Blockchain for Secured Data Collection in UAV-Assisted IoT: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach
物联网（IoT）可以方便地部署，同时为各种应用提供支持，其中IoT节点可以形成集群，共同完成某些任务。在本文中，我们建议使用无人机（UAV）来协助集群物联网数据汇集和基于区块链的安全配置。特别是，无人机基于收集的数据生成候选区块，然后通过基于无人机的区块链网络内的轻量级权益证明共识机制进行审计。为了激励高效的区块链，同时降低运营成本，在活跃的无人机上构建了一个股权池，同时鼓励其他无人机进行股权投资，并分享利润。该问题通过共同研究物联网传输，通过投资和利润分享激励以及无人机部署策略，在单位时间内通过区块链系统实现整体利润最大化。然后，该问题被解决在一个分布式的方式，同时被解耦成两个层。内层包括物联网传输和激励设计，分别采用大系统近似和一领导者-多追随者Stackelberg博弈分析。无人机部署的外层采用多智能体深度确定性策略梯度方法。结果表明，所提出的学习过程和无人机部署的收敛性，也证明了我们的建议相比，基线的性能优越性。
2022-07-06 cs.IT cs.NI math.IT
Average Peak Age-of-Information Minimization in UAV-assisted IoT Networks
出于确保及时提供信息的需要（例如，状态更新），本文研究了无人机（UAV）作为移动中继的作用，以最小化源-目的地对的平均峰值信息量（PAoI）。对于这种设置，我们制定了一个优化问题，以共同优化无人机的飞行轨迹以及数据包传输的能量和服务时间分配。为了解决这个非凸问题，我们提出了一个有效的迭代算法，并建立其收敛性分析。对一些子问题也给出了封闭解。在此过程中，我们解决的子问题之一是联合优化的能量和服务时间分配为一个给定的轨迹的无人机。这个问题本身就很有趣，因为在某些情况下，我们可能无法根据物联网设备的位置改变无人机的轨迹（特别是当其主要任务是其他任务时）。我们的数值结果量化的增益，可以通过额外优化无人机的轨迹。
2018-12-21 cs.IT cs.NI math.IT
Secure Collaborative Computation Offloading and Resource Allocation in Cache-Assisted Ultra-Dense IoT Networks With Multi-Slope Channels
本文针对缓存辅助超密集物联网MEC网络，提出一种结合OFDMA、NOMA与基站分簇的安全计算卸载方案，并开发FIHAS算法以在严格时延和成本约束下最小化设备能耗。
2024-10-21 cs.IT 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
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
Meta-Reinforcement Learning for Timely and Energy-efficient Data Collection in Solar-powered UAV-assisted IoT Networks
本文针对太阳能无人机辅助物联网中的数据收集，联合优化轨迹、调度和卸载以最小化平均信息年龄与能耗，提出基于元学习的CADRL算法，提升泛化能力并验证其优越性。
2023-11-12 cs.IT math.IT
Harvesting Devices' Heterogeneous Energy Profiles and QoS Requirements in IoT: WPT-NOMA vs BAC-NOMA
下一代物联网（IoT）呈现出独特的特征，即IoT设备具有不同的能量分布和服务质量（QoS）要求。本文提出了两种能量和频谱高效的传输策略，即无线功率传输辅助非正交多址接入（WPT-NOMA）和反向散射通信辅助NOMA（BAC-NOMA），利用物联网的这一特点，并采用设备之间的频谱和能量合作。此外，针对所提出的WPT-NOMA方案，还考虑了混合连续干扰消除（SIC）的应用，并通过分析结果证明了WPT-NOMA能够避免中断概率错误平层，实现全分集增益。与WPT-NOMA不同，BAC-NOMA存在一个中断概率错误平层，本文应用极值理论分析了该错误平层的渐近行为。此外，BAC-NOMA的独特特征的效果，即，采用一个设备的信号作为另一个设备的载波信号，进行了研究，并揭示了其对分集增益的影响。仿真结果也提供了所提出的策略的性能进行比较，并验证开发的分析结果。
2020-07-27 cs.IT math.IT
Phase-Shift and Transmit Power Optimization for RIS-Aided Massive MIMO SWIPT IoT Networks
本研究针对RIS辅助大规模MIMO SWIPT IoT网络，提出联合优化BS发射功率与RIS相移的资源分配算法，在满足IU服务质量下最大化IoT设备收集能量，仿真显示平均收集能量提升132%。
2024-07-17 cs.IT math.IT
Joint Activity and Blind Information Detection for UAV-Assisted Massive IoT Access
免授权非相干索引调制（NC-IM）最近被认为是一种有效的大规模接入方案，用于实现传输小数据分组的成本和能量受限的物联网（IoT）设备。针对基于无人机（UAV）的大规模物联网接入，研究了结合正交频分复用的免授权NC-IM方案。具体地，每个设备被分配唯一的非正交签名序列码本。每个有源设备通过调制所发送的签名序列的索引中的信息，在给定的时间-频率资源中发送其签名序列中的一个。针对部署在无人机空中基站（BS）的小规模多输入多输出（MIMO）系统，通过联合利用空时频域设备活动，提出了一种计算效率高的空时频联合活动盲信息检测（JABID）算法，显著提高了检测性能。此外，对于部署在空中基站的大规模MIMO，通过利用虚拟角域信道的稀疏性，我们提出了一种基于角域的JABID算法，以提高系统性能，减少接入延迟。此外，对于高移动性物联网设备和/或无人机的情况下，我们引入了一个时间-频率扩展传输（TFST）策略，提出的JABID算法，以打击双选择性衰落信道。最后，大量的仿真结果表明，所提出的算法和TFST策略比已知的国家的最先进的算法的优越性。
2022-01-03 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Microcontroller Usage in Reconfigurable Intelligent Surface: Batteryless IoT Systems Case Study
针对RIS用于物联网系统时微控制器数量增加导致复杂度和成本上升的问题，提出模块化方法确定微控制器控制的最优元件模块大小，优化模块数量以最小化能耗并满足约束，仿真显示性能提升约100%。
2025-02-13 cs.IT math.IT
Energy Efficiency and Throughput of Random Access Protocols for RIS-Aided IoT Networks
本文针对RIS辅助物联网网络，建立实际功耗模型和系统能量效率表达式，评估双时间尺度随机接入协议，发现利用信道质量信息的接入策略能兼顾高能量效率、吞吐量与低功耗。
2023-02-28 cs.IT math.IT
Cell-Free Massive MIMO-Assisted SWIPT for IoT Networks
本文针对物联网中无小区大规模MIMO辅助SWIPT系统，提出联合接入点模式选择与功率控制设计，通过SCA求解混合整数非凸优化问题，实现频谱效率和能量效率的显著提升。
2025-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
Fairness-aware Age-of-Information Minimization in WPT-Assisted Short-Packet Data Collection for mURLLC
针对 WPT 辅助 mURLLC IoT 数据收集场景，本文通过优化调度最小化设备间最大 AoI，证明问题凸性并提出面向 AoI 的簇容量分析。
2024-12-05 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-objective Optimization for Data Collection in UAV-assisted Agricultural IoT
本研究提出无人机辅助农业物联网数据采集的多目标优化问题，并设计改进的多目标人工蜂鸟算法协同优化悬停位置、访问顺序、速度和发射功率，以同时最大化最小传输速率并最小化设备与无人机能耗。
2024-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Optimizing Information Freshness Leveraging Multi-RISs in NOMA-based IoT Networks
本文研究了集成多个可重构智能表面（RIS）在增强上行物联网（IoT）网络的实时性性能方面的好处，其中IoT设备（IoTD）使用非正交多址（NOMA）将其带时间戳的状态更新信息上传到基站（BS）。考虑到由于传播环境的杂质（诸如深衰落、阻塞等）而导致的潜在不可靠的无线信道，在所考虑的IoT网络中部署多个RI，以减轻传播引起的损害，增强无线链路的质量，并确保实现所需的信息新鲜度。在该设置中，已经制定了优化问题，以通过优化IoT的发射功率、IoT集群策略和RIS配置来最小化平均信息年龄（AoI）。所制定的问题最终是一个混合整数非凸问题。为了解决这一问题，首先采用半定松弛（SDR）方法得到RISs的构型。然后，利用双层优化的概念，将原问题分解为外部IoTDs聚类问题和内部功率分配问题，求解了联合功率分配和用户聚类问题.最佳的封闭形式的表达式推导出的内部问题和匈牙利方法被调用来解决外部问题。数值结果表明，我们提出的方法实现了最低的AoI相比，其他基线方法。
2022-09-01 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Power Control and Beamforming for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Uplink IoT Networks
最近，可重构智能表面（RIS），由大量的低成本反射元件的平面元表面，由于其能够通过重新配置无线传播环境，以提高频谱和能量效率的能力，受到了广泛的关注。在本文中，我们提出了一种RIS相移和BS波束成形优化技术，该技术可最大限度地降低RIS辅助物联网网络的上行链路发射功率。提出的方案，称为黎曼共轭梯度为基础的联合优化（RCG-JO）的关键思想，是联合优化的RIS相移和BS波束形成矢量使用黎曼共轭梯度技术。通过利用单位模相移集和单位范数波束形成向量集的乘积黎曼流形结构，将非凸上行链路功率最小化问题转化为无约束问题，并在乘积黎曼流形上求出最优解.从性能分析和数值评估，我们表明，建议RCG-JO技术实现了$94\%$减少上行链路发射功率比传统的计划，没有RIS。
2022-03-17 cs.IT math.IT
Secrecy Performance Analysis of Integrated RF-UWOC IoT Networks Enabled by UAV and Underwater-RIS
该研究针对融合无人机射频非地面网络与水下RIS辅助光无线通信的6G物联网，推导了三种窃听场景下多项保密性能指标的闭式表达式，分析了系统参数对安全性的影响，为网络保密设计提供了指南。
2024-07-26 cs.IT eess.SP math.IT
Control and Placement of Finite-Resolution Intelligent Surfaces in IoT Systems with Imperfect CSI
在本文中，我们研究了在单输入单输出（SISO）分布式物联网（IoT）网络中使用可重构智能表面（RIS）进行干扰抑制的优势。实施RIS辅助网络面临着各种问题，主要涉及RIS的控制和布局。为了解决与控制相关的挑战，我们考虑噪声和本地信道知识，在此基础上，我们设计算法来优化潜在的分布式RIS，以实现整体网络目标，如总速率。我们使用具有集中式RIS的网络作为比较的基准。我们进一步假设RIS处的低位移相器以捕获现实世界的硬件限制。我们还研究了RIS的位置，并分析量化了RIS作为其位置的函数所需的最低控制度，以保证特定的网络性能指标，并通过模拟验证结果。
2022-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
Completion Time Minimization of Fog-RAN-Assisted Federated Learning With Rate-Splitting Transmission
Jeonbuk National University（全北国立大学）；Pukyong National University（釜庆国立大学）
这项工作研究了雾无线电接入网络上的联邦学习（FL），其中多个物联网（IoT）设备通过分布式接入点（AP）与云服务器（CS）进行通信，协同学习共享机器学习模型。在将AP连接到CS的前传链路具有有限容量的假设下，提出了IoT设备（ID）处的速率拆分传输，其使得能够对拆分的上行链路消息进行混合边缘和云解码。FL的完成时间最小化的问题是通过优化率分割传输和前传量化策略以及训练超参数（如精度和迭代次数）来解决的。数值结果表明，所提出的速率分裂传输实现了显着的收益比基准计划，仅依赖于边缘或云解码。
2022-06-03 cs.IT cs.LG eess.SP
On the Benefits of Network-level Cooperation in IoT Networks with Aggregators
在这项工作中，我们考虑了一个随机接入的物联网物联网无线网络，由两个聚合器从两个不相交的传感器组收集信息。节点和聚合器在时隙下以随机接入方式进行传输，聚合器进行网络级协作进行数据汇集。聚合器配备有队列以存储由网络节点传输的数据分组并将它们中继到目的地节点。我们描述了物联网网络的吞吐量性能，并获得了聚合器队列的稳定性条件。我们应用边值问题的理论来分析延迟性能。我们的研究结果表明，聚合器的存在为物联网网络性能提供了显着的增益，此外，我们还提供了有关物联网网络可扩展性的有用见解。
2019-07-06 cs.IT cs.NI math.IT
RIS-assisted Physical Layer Security
本文提出一种RIS辅助的窃听信道模型，通过策略部署RIS与正交合并器提取数据流，推导了语义安全下的可达保密速率并设计优化算法，仿真验证了总发射功率、窃听者位置及数量对安全性能的影响。
2025-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
