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
Impact of UAV Wobbling on the Air-to-Ground Wireless Channel
采用Rician多径信道模型，研究了无人机抖动对无人机与地面用户设备之间无线信道相干时间的影响。我们考虑了两种不同的无人机数量场景：（i）单无人机场景（SUS），和（ii）多无人机场景（MUS）。对于每种情况，我们通过两个随机过程来模拟无人机摇摆，即，维纳和正弦过程，并表征信道自相关函数（ACF），然后使用ACF来导出信道的相干时间。对于MUS，我们进一步表明，用于不同UAV的UAV-UE信道彼此不相关。本文中的一个关键观察结果是，即使对于小型无人机摆动，信道的相干时间也可能迅速退化，这可能使得难以跟踪信道并建立可靠的通信链路。
2020-08-24 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
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
Air-to-Ground Communications Beyond 5G: UAV Swarm Formation Control and Tracking
本文提出一种结合CoMP传输与随机几何的无人机空对地通信模型，利用泊松-德劳内四面体化构建CoMP集，并设计无人机编队控制与跟踪方案，实现优于无CoMP方案且性能接近传统CoMP的覆盖与速率。
2023-12-25 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Trajectory and Transmit Power Optimization for IRS-Assisted UAV Communication under Malicious Jamming
在这封信中，我们调查的无人机（UAV）通信系统，智能反射面（IRS）部署，以协助从地面节点（GN）的干扰机的存在下，无人机的传输。我们的目标是通过联合优化GN的发射功率，IRS的无源波束形成和无人机的轨迹，最大限度地提高无人机通信的平均速率。然而，由于目标函数的非凸性和优化变量的耦合性，使得该问题难以求解。因此，为了解决这个问题，我们提出了一个交替优化（AO）的算法，利用逐次凸逼近（SCA）和半定松弛（SDR）技术。仿真结果表明，与基准算法相比，该算法能显著提高平均速率。此外，它还表明，当干扰功率大，IRS元素的数量相对较少，部署IRS附近的干扰机优于部署在GN附近，反之亦然。
2022-01-14 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
Enabling Smart Reflection in Integrated Air-Ground Wireless Network: IRS Meets UAV
智能反射面（IRS）和无人机（UAV）分别通过智能信号反射和机动控制主动改变无线通信信道，成为提高无线通信网络性能的两种有前途的技术。然而，它们在实践中面临着不同的限制，这限制了它们的未来应用。在这篇文章中，我们提出了新的方法，联合应用IRS和无人机综合空地无线网络，利用他们的互补优势。具体地说，地面IRS用于增强无人机-地面通信性能，而无人机机载IRS用于辅助地面通信。我们提出了他们有前途的应用场景，新的通信设计问题以及潜在的解决方案。特别是，我们表明，它实际上是有益的部署在未来的无线网络中的地面和空中IRS，以获得智能反射在三维（3D）空间的好处。
2021-03-29 cs.IT cs.NI eess.SP
Measurement-Based Modeling and Analysis of UAV Air-Ground Channels at 1 and 4 GHz
本文针对无人机空地无线通信设计，基于1和4 GHz测量数据，提取了视距和非视距下的大、小尺度信道参数，提出了依赖高度的路损模型并分析了阴影与快速衰落，为AG信道建模及系统性能分析提供了依据。
2025-01-28 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Assisted Hierarchical Aggregation for Over-the-Air Federated Learning
随着移动边缘的大量数据爆炸式增长，空中联邦学习（OA-FL）成为一种有前途的技术，可以降低通信成本和隐私泄露风险。然而，当相对较大区域中的设备协作训练机器学习模型时，伴随的掉队者问题将显著降低学习性能。在本文中，我们提出了一种无人机（UAV）辅助OA-FL系统，其中无人机作为一个参数服务器（PS），聚集局部梯度分层全局模型更新。在这种无人机辅助的分层聚合方案下，我们进行了梯度相关感知FL性能分析。然后，我们制定了一个均方误差（MSE）最小化问题，调整无人机的轨迹和全局聚合系数的基础上的分析结果。基于交替优化（AO）和逐次凸逼近（SCA）的算法来解决制定的问题。仿真结果表明，我们的无人机辅助分层聚合计划的巨大潜力。
2022-09-23 eess.SP
UWB Channel Sounding and Modeling for UAV Air-to-Ground Propagation Channels
预计无人机（无人机）将在不久的将来广泛用于空中监视、运输和灾难援助等应用。无人机的操作条件不同于传统的有人驾驶飞机。这就需要发展新的无人机空对地（AG）传播信道模型。据我们所知，有有限的研究文献中的探测和建模的超宽带（UWB）AG传播信道。在这项工作中，全面的UWB测量进行了各种无人机通信的情况下，使用时域P410 UWB套件。对测量数据进行了时域和频域分析。基于测量数据，随机路径损耗和多径信道模型来描述AG UWB传播信道。
2018-05-25 eess.SP
Energy Efficiency Optimization for UAV-assisted Backscatter Communications
未来的物联网（IoT）对节能通信有很高的需求，特别是在偏远地区和智慧城市。为了满足这一需求，我们提出了新的无人机辅助后向散射通信，其中无人机首先通过时分多址接入从多个地面后向散射标签收集数据，然后飞入地面基站的覆盖区域，将其收集的数据上传到其关联的基站。为了确定无人机数据采集的最优位置，首先分析系统平均中断概率，然后在无人机能量约束下，利用黄金分割法对最优后向散射位置进行能量效率优化。我们的分析和仿真结果表明，无人机数据收集位置和中断概率之间存在权衡，最佳无人机数据收集位置，以实现最大的能量效率需要更接近标签，以降低无人机发射功率。
2019-08-04 eess.SP
UAV-Assisted Relaying and Edge Computing: Scheduling and Trajectory Optimization
在本文中，我们研究了一种无人机（UAV）辅助的移动边缘计算（MEC）架构，在该架构中，在该区域周围漫游的UAV可以作为计算服务器来帮助用户设备（UE）计算其任务，或者作为中继来进一步将其计算任务卸载到接入点（AP）。我们的目标是最小化的无人机和UE的加权和能量消耗的任务约束，信息的因果关系约束，带宽分配约束和无人机的轨迹约束。所需的优化是非凸的，并提出了一种交替优化算法，以联合优化计算资源调度，带宽分配，无人机的轨迹在迭代的方式。数值结果表明，显着的性能增益比传统的方法。此外，所提出的算法的优点是更突出的处理计算密集型的延迟关键任务。
2019-07-16 eess.SP
Saving Lives at Sea with UAV-assisted Wireless Networks
在本文中，我们研究的特点和权衡的无人机与BS或C-RAN相结合的系统，在紧急情况下扩展陆地无线覆盖的海上。海上部署链路预算的结果显示了功耗和吞吐量之间的权衡，以满足搜索和救援目标。
2018-09-04 cs.NI eess.SP
Vision-Aided Blockage Avoidance in UAV-assisted V2X Communications
由于毫米波通信系统主要工作在视距（LOS）链路上，因此阻塞是毫米波通信系统面临的一个关键挑战，阻塞会显著降低系统性能。最近发现，视觉信息，很容易获得的相机，可以用来提取的位置和大小的环境对象的信息，这可以帮助推断的通信参数，如阻塞状态。在本文中，我们提出了一种新的无人机辅助V2X系统的视觉辅助切换框架，它利用移动站（MS）的摄像头拍摄的图像来选择直接链路或无人机辅助链路，以避免道路上的车辆造成的阻塞。我们提出了一种深度强化学习算法来优化切换和无人机轨迹策略，以提高长期吞吐量。仿真结果证明了利用视觉信息处理阻塞问题的有效性。
2022-07-26 eess.SP
UAV-Assisted MEC for Disaster Response: Stackelberg Game-Based Resource Optimization
本文针对灾害场景下多UAV-MEC任务卸载问题，建立Stackelberg博弈模型，提出K-means预部署机制和类棋粒子群策略选择学习优化算法，实现控制器与用户设备效用最大化。
2025-03-26 eess.SP
Joint Optimization of Transmission and Propulsion in UAV-Assisted Communication Networks
移动自主代理的无线网络中的通信能量应该被定义为包括推进能量以及用于促进信息传输的传输能量。因此，我们开发的communicationtheoretical和牛顿动力学模型的通信和运动支出的无人机（UAV）。这些模型被用来制定一个新的非线性最优控制问题（OCP）的任意网络的自治代理。这是第一个工作，考虑移动性作为一个决策变量，在无人机网络与多址接入信道。在可能的情况下，我们比较我们的结果与特定的单跳网络配置的已知的分析解决方案。OCP，然后应用到多节点无人机网络，以前的结果不能很容易地扩展。数值结果表明，与更简单的通信策略相比，网络容量和通信能量节省了70%以上。
2019-06-19 cs.IT cs.NI cs.SY
3D Channel Characterization and Performance Analysis of UAV-Assisted Millimeter Wave Links
最近，毫米波（mmW）频率的使用已经成为将无人机（UAV）无线连接到地面用户的有前景的解决方案。然而，由于悬停UAV的随机波动，采用UAV辅助的定向mmW链路是具有挑战性的。本文研究了无人机采用方形阵列天线时的毫米波链路性能。利用3GPP天线传播方向图对方形阵列天线进行建模。结果表明，方形阵列天线对无人机的水平角振动和垂直角振动都很敏感。为了研究无人机振动与天线方向图之间的关系，考虑了大尺度路径损耗、小尺度衰落以及无人机角振动的随机效应，对无人机毫米波信道进行了表征。为了实现有效的性能分析，易处理和封闭形式的统计信道模型推导出空中到空中（A2A），地面到空中（G2A），空中到地面（A2G）信道。分析模型的准确性进行了验证，采用Monte Carlo模拟。分析结果被用来研究天线方向图增益在不同条件下的无人机的角振动建立可靠的无人机辅助毫米波链路在实现最小中断概率方面的效果。
2020-03-01 eess.SP
Impact of Rotary-Wing UAV Wobbling on Millimeter-wave Air-to-Ground Wireless Channel
毫米波旋翼无人机（RW UAV）空-地（A2 G）链路面临着不可预测的多普勒效应。此外，传输过程中时变的信道特性导致不准确的信道估计，这反过来又导致UAV A2 G链路的误比特概率性能恶化。研究了机械抖动对悬停RW无人机与地面节点间毫米波无线信道多普勒效应的影响。本文的主要贡献在于：（1）建立了悬停RW无人机摇摆过程的数学模型;（2）建立了毫米波RW无人机A2 G链路信道时间自相关函数（ACF）的解析模型;（3）研究了RW无人机摇摆对毫米波RW无人机A2 G链路多普勒效应的影响。数值计算结果表明，不同的RW无人机摇摆模式影响的幅度和频率的ACF振荡毫米波RW无人机A2 G链路。对于无人机抖动，信道时域ACF迅速减小，多普勒效应对毫米波A2 G链路的影响显著。
2021-07-14 eess.SP
An Optimal Multi-UAV Deployment Model for UAV-assisted Smart Farming
下一代无线网络将动态部署无人机作为空中基站（UAV-BS），以提高无线网络在偏远地区的覆盖。为了在随机环境中提供有效的服务，必须针对不同的场景适当地指定UAV-BS的最佳数量、它们的位置和轨迹。这种部署需要一种智能决策机制，可以在不同时间处理各种变量。本文提出了一种用于智能农业的多UAV-BS部署模型，采用多标准决策（MCDM）方法来确定用于监测动物行为的UAV-BS的最佳数量。该模型考虑了UAV-BS的信号干扰和用户移动引起的路径损耗变化的影响，以最大限度地提高系统的效率。为了避免UAV-BS之间的冲突，我们将所考虑的区域分成几个集群，每个集群由一个UAV-BS覆盖。我们的模拟结果表明，部署效率比基准聚类算法高出11倍。
2022-07-28 cs.NI eess.SP
Ruin Theory for Energy-Efficient Resource Allocation in UAV-assisted Cellular Networks
无人机（UAV）可以为提高地面无线蜂窝网络的覆盖范围、容量和整体性能提供有效的解决方案。特别是，无人机辅助蜂窝网络可以满足第五代新无线电（5G NR）应用的严格性能要求。本文研究了在5G NR应用的可靠性和时延约束下，无人机辅助蜂窝网络的节能资源分配问题。破产理论的框架，允许太阳能无人机捕捉收获和消耗的能量的动态。首先建立了无人机剩余功率模型，然后利用剩余功率计算无人机的破产概率。破产概率表示无人机能量耗尽的脆弱性。接下来，破产的概率是用于有效的用户关联与每个无人机。然后，使用注水方法执行5G NR应用的功率分配以最大化可实现的网络速率。仿真结果表明，与基于信干噪比的方案相比，该方案可使无人机飞行持续时间提高61%，服务用户数提高58%.
2020-06-01 cs.NI eess.SP
Deep Q-Network Based Dynamic Movement Strategy in a UAV-Assisted Network
无人机（UAV）辅助通信是一种很有前途的解决方案，以提高未来无线网络的性能，其中无人机被部署为基站，以提高提供给地面用户的服务质量（QoS），当传统的地面基站不可用或不足时。提出了一种有效的框架来管理多个无人机（UAV）的动态运动，以响应地面用户的移动，目标是最大化地面用户的总数据速率。首先，我们讨论了空-地（A2 G）路径损耗（PL）和无人机的位置之间的关系。然后，提出了一种基于深度Q网络（DQN）的方法来调整无人机的位置，以最大化用户设备（UE）的总数据速率。仿真结果表明，该方法能够实时调整无人机位置，提高整个网络的QoS。
2020-08-07 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface-assisted Multi-UAV Networks: Efficient Resource Allocation with Deep Reinforcement Learning
在本文中，我们提出了可重构智能表面（RIS）辅助无人机（UAV）网络，可以利用无人机的灵活性和RIS的反射，以提高网络的性能。为了最大限度地提高所考虑的网络的能源效率（EE），我们共同优化无人机的功率分配和RIS的相移矩阵。提出了一种深度强化学习（DRL）方法，用于以集中方式解决时变通道的连续优化问题。此外，还提出了一种并行学习方法，以减少集中式方法的信息传输要求。数值结果表明，我们提出的计划相比，传统的方法在EE，灵活性和处理时间方面有显着改善。我们提出的用于RIS辅助无人机网络的DRL方法可以用于实时应用，因为它们具有即时决策和处理动态环境设置的时变信道的能力。
2021-08-05 eess.SP
Energy-Efficient UAV Swarm Assisted MEC with Dynamic Clustering and Scheduling
针对无人机集群辅助MEC的长期能效问题，提出动态分簇与资源调度联合优化，并通过多智能体随机博弈和RLDC算法求解，仿真验证其性能优势。
2024-02-29 cs.NI eess.SP
UAV-Assisted Integrated Communication and Over-the-Air Computation with Interference Awareness
本文提出利用无人机移动性缓解干扰，实现通信与空中计算一体化，通过交替优化和深度强化学习联合优化传输、调度与轨迹，在保证AirComp精度下最大化用户传输速率。
2025-07-07 eess.SP
Lightweight UAV-based Measurement System for Air-to-Ground Channels at 28 GHz
毫米波频率的无线通信已经吸引了相当多的关注，用于向无人驾驶飞行器（UAV）递送高比特率连接。然而，由于商用无人机的有效载荷和功率限制，进行评估这些频率下通信所需的信道测量一直具有挑战性。这项工作提出了一种新的轻量级（约1.3公斤）的信道测量系统，在28 GHz安装在商用无人机。配备喇叭天线的地面发射机将探测信号传送到配备轻型频谱分析仪的无人机。我们证明，测量可以高度影响的天线方向图形状的无人机的框架。一个校准程序，以纠正天线增益的角度变化。然后，在距离超过300米的飞机跑道的实际飞行中验证测量设置。
2021-03-31 eess.SP
Air-to-Air Channel Characterization for UAV Communications at 3.4 GHz
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本文研究3.4 GHz空对空信道特性，通过轻量级可重构开源信道声纳测量，分析信道基本特性、时域响应及衰落行为，为下一代无人机通信网络协议设计提供更真实的参考。
2026-04-02 cs.NI eess.SP
Energy and Age Pareto Optimal Trajectories in UAV-assisted Wireless Data Collection
研究了一种无人机辅助的无线网络，该网络中无人机从地面传感器节点收集信息，并将收集到的数据传输到仓库。信息新鲜度由信息年龄（AoI）度量捕获，而UAV的能量消耗被视为另一个性能标准。最重要的是，AoI和能源效率本质上是相互竞争的指标，因为降低AoI需要UAV更频繁地返回仓库，导致更高的能源消耗。为此，我们设计无人机路径，优化这两个相互竞争的指标，揭示帕累托前沿。为了制定这个问题，提出了一个多目标混合整数线性规划（MILP）与基于流的约束集，我们应用本德的分解建议制定。总体结果表明，所提出的方法可以推导出非支配的解决方案，无人机基于无线数据汇集的决策。数值结果证实了我们的研究，提出了两个目标的帕累托前沿和无人机轨迹的影响。
2022-05-10 cs.NI eess.SP
Lifetime Maximization for UAV-assisted Data Gathering Networks in the Presence of Jamming
无人机（UAV）的部署最近由于各种实际用例（如监视，数据收集和商品交付）而受到极大关注。由于无人机由电池供电，因此节能通信至关重要。在本文中，我们研究了存在多个干扰源的情况下，无人机辅助网络的生命周期最大化问题，其中无人机被部署来收集来自一组无线传感器的数据。我们证明了无人机的位置在延长网络的寿命方面起着关键作用，因为无人机所需的传输功率与它们在空间中的位置密切相关。在所提出的场景中，UAV将收集的数据发送到称为\textit{leader}的主UAV，主UAV负责经由回程UAV网络将数据转发到基站（BS）。我们部署的工具，从谱图理论来解决这个问题，由于其高度的非凸性。仿真结果表明，我们提出的方法可以显着提高无人机网络的生命周期。
2020-05-10 cs.SY eess.SP eess.SY
Resource Allocation for UAV Assisted Wireless Networks with QoS Constraints
对于拥挤和热点区域，通常部署无人机（UAV）以提高覆盖率。该模型将无人机辅助通信分为控制消息、非实时通信和实时通信三种类型，能够满足无人机辅助通信系统用户的大部分实际需求。带宽分配问题被认为是最小化该系统的总能耗，同时满足要求。为了提高系统的性能，本文引入了两种技术。第一种方法是将地面用户分为多个用户组，并为每个用户组提供具有不同带宽的唯一RF信道。第二种方法是在系统中部署多架无人机。每种方案的带宽优化都是一个凸优化问题。仿真结果表明，所提出的方案的优越性，在能源消耗。
2020-02-09 cs.SY eess.SP eess.SY
3D Trajectory Optimization in UAV-Assisted Cellular Networks Considering Antenna Radiation Pattern and Backhaul Constraint
研究了在干扰严重的下行蜂窝网络中，三维天线辐射方向图和回程约束对无人机（UAV）最优三维路径规划问题的影响。我们考虑一种蜂窝连接的无人机，其任务是在固定时间内在两个位置之间旅行，并且它可以通过充当中继来改善地面用户的蜂窝连接。由于蜂窝基站的天线增益随UAV高度显著变化，因此UAV可以通过在其任务过程中改变其高度来提高其回程链路中的信号质量。这个问题是非凸的，因此，我们探索动态规划技术来解决它。我们表明，3D最优路径可以引入显着的网络性能增益的轨迹与固定的无人机高度。
2020-03-09 eess.SP
Energy-Efficient Design for RIS-assisted UAVcommunications in beyond-5G Networks
可重构智能表面（RIS）与无人驾驶Ariel车辆（UAV）的结合使用正在研究中，作为向密集城市地区的地面用户提供节能通信的一种方式。在本文中，我们设计了一个优化方案，以减少网络中的整体能耗，同时保证一定的服务质量（QoS）的地面用户在该地区。由于优化问题的复杂性，我们提供了一个联合的无人机轨迹和RIS相位决策，以最大限度地减少无人机和基站（BS）的传输功率，从而以较低的复杂性产生良好的性能。因此，所提出的方法使用连续凸近似（SCA）迭代确定无人机轨迹，RIS相位和BS和无人机发射功率的联合最优解。因此，该方法已根据不同的标准进行了分析评估。
2021-09-24 eess.SP
Interference Avoidance Position Planning in UAV-assisted Wireless Communication
研究了无人机辅助无线通信系统中，利用无人机作为中继节点来提高收发机之间的吞吐量。我们专注于开发有效的方法来定位无人机（S）在天空中的一个主要的干扰源的存在下，这使得问题不平凡。首先，我们考虑利用一个单一的无人机，我们开发了一个理论框架，以确定其最佳位置，旨在最大限度地提高系统的SIR。为此，我们研究了三种实际情况下的问题，其中无人机的位置是：（i）垂直固定，水平可调;（ii）水平固定，垂直可调;（iii）水平和垂直可调。之后，我们考虑采用多个无人机，为此，我们提出了一种具有成本效益的方法，同时最大限度地减少所需的无人机的数量，并确定其最佳位置，以保证一定的SIR的系统。我们进一步发展了一个分布式布局算法，它可以增加系统的SIR给定的任意数量的无人机。数值模拟提供了我们所提出的方法来评估性能。
2019-03-21 cs.NI eess.SP
Impact of RIS Orientation on Throughput in UAV-Assisted Wireless Systems
本文提出通过优化RIS方位提升无人机辅助无线系统吞吐量的方法，并通过实验验证了RIS方位对通信性能的关键影响。
2025-12-08 eess.SP
Toward UL-DL Rate Balancing: Joint Resource Allocation and Hybrid-Mode Multiple Access for UAV-BS Assisted Communication Systems
在本文中，我们研究无人机（UAV）辅助通信系统，需要准平衡的数据速率在上行链路（UL）和下行链路（DL），以及用户的异构业务。据我们所知，这是第一个明确研究联合UL-DL优化的无人机辅助系统在异构的要求。针对异构业务提出了一种混合模式多址接入（HMMA）方案，其中非正交多址接入（NOMA）以高平均数据速率为目标，正交多址接入（OMA）通过补偿用户的速率来满足用户的瞬时速率需求。HMMA使得多址接入的自由度更高，并且在用户之间实现比UAV辅助的NOMA或OMA方案更优的最小平均速率。在HMMA下，提出了一种联合UL-DL资源分配算法，该算法具有用于UL/DL功率分配的封闭形式的最优解，以实现UL和DL的准平衡平均速率。此外，考虑到NOMA中连续干扰消除（SIC）的误差传播，提出了一种增强的HMMA方案，该方案对SIC误差具有较强的鲁棒性，且最小平均速率高于HMMA方案。
2021-11-16 eess.SP
UAV-Assisted and Intelligent Reflecting Surfaces-Supported Terahertz Communications
本文利用无人机和智能反射面来支持太赫兹（THz）通信。为此，无人机的轨迹，IRS的相移，太赫兹子带的分配，和功率控制的联合优化进行了研究，以最大限度地提高所有用户的最小平均可达速率。提出了一种基于逐次凸逼近和速率约束惩罚（CAR）的迭代算法来获得无人机的轨迹，并将IRS相移表示为一个封闭形式的表达式，引入了代价因子。仿真结果表明，该方案显著提高了整个系统的速率性能。
2021-03-01 eess.SP
Air-to-Ground Channel Characterization for Low-Height UAVs in Realistic Network Deployments
由于成本、尺寸和重量的降低，\acp{UAV}在通用民用和商业应用中变得越来越流行。通过使用现成的陆地蜂窝部署向\acp{UAV}提供用于用户数据和控制消息收发的通信服务引入了若干技术挑战。在本文中，空-地信道特性的低高度\acp{UAV}的基础上广泛的测量活动的方法，提出了特别注意的结果比较时，一个典型的定向天线网络部署时，被认为是一个准全向。信道特性，如路径损耗，阴影衰落，均方根延迟和多普勒扩频和K因子的统计特征为不同的郊区的情况。
2020-07-22 eess.SP
Energy-Efficient UAV-Mounted RIS Assisted Mobile Edge Computing
无人机（UAV）和可重构智能表面（RIS）最近已被应用于移动边缘计算（MEC）领域，以分别通过可重构位置部署和智能信号反射主动改变无线信道来改善数据交换环境。然而，它们在实际情况中可能受到固有的限制。无人机搭载RIS（U-RIS）作为一种很有前途的综合方法，可以结合无人机和RIS的优点，突破限制。受此启发，我们考虑了一种新的U-RIS辅助MEC系统，其中部署了U-RIS以协助地面用户和MEC服务器之间的通信。为最大限度地提高系统的能量利用率，提出了无人机航迹、RIS无源波束形成和MEC资源分配的联合设计方案。为了解决这个棘手的非凸问题，我们将其分为两个子问题，并基于连续凸逼近（SCA）和Dinkelbach方法迭代求解。最后，我们得到了一个高性能的次优解。仿真结果表明，该算法显著提高了MEC系统的能量效率。
2022-03-24 eess.SP
Impact of 3D Antenna Radiation Pattern in UAV Air-to-Ground Path Loss Modeling and RSRP-based Localization in Rural Area
该研究针对农村蜂窝联网无人机场景，分析3D天线方向图对空对地路径损耗模型的影响，提出离线/在线均结合天线方向图的RSRP无人机定位算法，可显著提升定位精度。
2023-10-03 eess.SP
Offloading Revenue Maximization in Multi-UAV-Assisted Mobile Edge Computing for Video Stream
针对多无人机辅助视频传输系统的计算资源限制问题，本文提出多无人机辅助D2D移动边缘计算系统，联合优化多维度资源配置并采用TD3算法求解非凸问题，显著提升系统效率以最大化视频流任务卸载收益。
2024-12-05 cs.ET eess.SP
