Throughput Maximization of Mixed FSO/RF UAV-aided Mobile Relaying with a Buffer
在本文中，我们考虑一个无人机（UAV）辅助移动中继系统下的缓冲区约束。我们提出了一种新的中继协议，采用混合自由空间光/射频（FSO/RF）通信，即，在UAV中继节点处的缓冲器约束下，源-中继和中继-目的地链路分别利用FSO和RF链路。考虑RF和FSO链路传输速率不平衡的情况，以最大化端到端数据吞吐量为目标，研究了缓存受限的无人机中继节点的轨迹优化问题。特别地，我们根据延迟要求分类了两种中继传输方案，即，i）延迟受限传输和ii）延迟容忍传输。以最大化地面用户终端的吞吐量为目标，求解无人机的局部最优轨迹问题。因此，我们提出了一个迭代算法，有效地找到一个局部最优解的吞吐量最大化问题。通过该算法，我们提出了在大气条件下，缓冲区大小，和延迟要求的轨迹。此外，我们显示了最佳的缓冲区大小和吞吐量延迟权衡一个给定的系统。我们的数值结果验证，建议的缓冲区辅助移动中继方案实现65.55%的吞吐量增益相比，传统的静态中继方案。
2020-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficiency Maximization for Full-Duplex UAV Secrecy Communication
提出了一种新的全双工保密通信方案，并研究了其优化设计，以实现最大的能量效率（EE）的无人机（UAV）。具体地，UAV从地面源接收机密信息，同时发送干扰信号以干扰潜在的地面窃听者。由于无人机在实践中机载能量有限，我们的目标是通过在给定初始和最终位置的有限飞行时间内联合优化无人机轨迹和源/无人机发射/干扰功率，最大限度地提高其保密通信的EE。虽然问题很难解决，我们提出了一个有效的迭代算法，以获得其次优解。仿真结果表明，与各种基准方案相比，所提出的联合设计方案可以显著提高无人机保密通信的效率。
2019-06-18 cs.IT math.IT
Gridded UAV Swarm for Secrecy Rate Maximization with Unknown Eavesdropper
研究了在存在未知窃听者的情况下，以最大化保密率为目标的无人机群网格化问题。特别地，无人机群在合法信道的零空间上执行协调波束形成，以干扰位于未知位置的窃听者。通过置零合法接收机和无人机群之间的信道，我们获得了最佳的轨迹和干扰功率分配为每个无人机，使宽带单射线波束形成，以提高保密率。所获得的结果证明了建议的无人机辅助干扰方案的有效性，以及在群体中的无人机的最佳数量，以观察在保密率的饱和效应。我们还展示了窃听者的未知但受约束的位置的最佳半径。
2021-02-05 cs.IT math.IT
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
Secrecy Energy Efficiency Maximization for UAV-Enabled Mobile Relaying
研究了无人机支持的移动中继系统的保密能量效率（SEE）最大化问题，在存在潜在窃听者的情况下，利用高机动性无人机协助将机密信息从地面源传递到合法的地面目的地，并阻断直接链路.我们的目标是通过在有限的时间范围内联合优化通信调度、功率分配和无人机轨迹，最大限度地提高无人机的SEE。所制定的问题是一个混合整数非凸优化问题，是具有挑战性的最优解决。为了使问题易于处理，我们将问题分解为三个子问题，并提出了一个有效的迭代算法，交替优化的子问题。此外，本文还考虑了两种特殊情况作为基准。仿真结果表明，与基准相比，所提出的设计方案显著提高了无人机的SEE
2018-07-12 cs.IT math.IT
Extracting the Most Weighted Throughput in UAV Empowered Wireless Systems With Nonlinear Energy Harvester
随着无人机技术的日益成熟，本文研究了无人机与无线通信系统的融合问题。由于无人机是由一个容量有限的电池供电，这项工作提出了使用无线电能量收集技术在无人机，以延长无人机授权基站的寿命。为提取无人机授权无线系统的最大加权吞吐量，利用脏纸编码方案和信息论上下行信道对偶性，提出了一种最大加权吞吐量提取算法。数值结果被用来验证所提出的算法。
2018-04-28 cs.IT math.IT
Minimum Throughput Maximization in UAV-Aided Wireless Powered Communication Networks
本文研究了无人机辅助的无线供电通信网络（WPCN）系统，其中无人机上的移动接入点（AP）为多个能量受限的地面终端（GT）提供服务。具体地，UAV首先通过在下行链路中发送无线能量传输（WET）信号来对GT充电。然后，通过利用从UAV收集的无线能量，GT向UAV发送其上行链路无线信息传输（WIT）信号。本文根据无人机的作战特点，采用了两种不同的作战方案，即一体化无人机作战和分离式无人机作战。首先，在集成的UAV WPCN中，UAV充当混合AP，其中在单个UAV处处理能量传输和信息接收两者。相比之下，对于分离的UAV WPCN，我们考虑两个UAV，每个UAV独立地充当能量AP和信息AP，因此在两个不同的UAV处分别执行能量传输和信息解码。对于这两个系统，我们联合优化的无人机的轨迹，上行链路功率控制，以及时间资源分配的WET和WIT，以最大限度地提高最小吞吐量的GT。由于制定的问题是非凸的，我们适用于凹凸程序推导出适当的凸边界的非凸约束。因此，我们提出了迭代算法，有效地确定了最小吞吐量最大化问题的局部最优解。仿真结果验证了所提出的算法的效率相比，传统的计划。
2018-01-09 cs.IT math.IT
Optimal Resource Allocation in Ground Wireless Networks Supporting Unmanned Aerial Vehicle Transmissions
我们考虑一个满载地面无线网络支持无人机（UAV）传输服务。为了实现到地面用户（GU）和UAV的过载传输，根据GU和UAV是否同时被服务，采用两种传输方案，即非正交多址（NOMA）和中继。在系统采用无限块长（IBL）码的假设下，推导了两种方案下GU和UAV的IBL吞吐量。更重要的是，我们还考虑了通过有限块长度（FBL）码传输数据分组的情况，即，向无人机和地面站的数据传输是在低延迟和高可靠性约束下进行的。在这种设置中，FBL吞吐量的特点再次考虑到NOMA和中继两种方案。根据IBL和FBL的吞吐量特性，提出了在保证蜂窝用户吞吐量的前提下最大化无人机吞吐量的最优资源分配设计方案，证明了中继方案能够在提高GU性能的同时为无人机提供传输服务，并且中继方案在FBL体制下比在IBL体制下为无人机提供更高的吞吐量.另一方面，NOMA方案通过略微牺牲GU的性能来提供更高的UAV吞吐量（比中继）。
2020-01-19 cs.IT eess.SP math.IT
Cyclical Multiple Access in UAV-Aided Communications: A Throughput-Delay Tradeoff
这封信研究了一个无线系统组成的分布式地面终端（GT）与无人机（UAV），作为一个移动基站（BS）进行通信。UAV在固定高度处循环地在GT上方飞行，这导致UAV-GT信道的强度的循环模式。为了利用这种周期性的信道变化，我们提出了一种新的周期性多址接入（CMA）计划，以周期性的时分方式的基础上飞行的无人机的位置来调度无人机和GT之间的通信。对不同GT的时间分配进行了优化，以最大化其最小吞吐量。结果表明，有一个基本的吞吐量和接入延迟之间的折衷建议CMA。仿真结果表明，显着的吞吐量增益的情况下，一个静态的无人机基站在延迟容忍的应用。
2018-05-20 cs.IT math.IT
Large-Scale Rate-Splitting Multiple Access in Uplink UAV Networks: Effective Secrecy Throughput Maximization Under Limited Feedback Channel
无人机能够提高下一代无线系统的性能。具体而言，无人机可用作空中基站（UAV-BS），用于支持偏远未覆盖地区或临时需要高容量的环境中的合法地面用户。然而，它们的通信性能容易受到信道估计错误和潜在窃听的影响。因此，我们调查的有效保密吞吐量的无人机辅助上行链路，其中速率分裂多址接入（RSMA）是由每个合法用户的安全传输下的大规模访问的情况下。为了最大限度地提高有效的网络保密吞吐量在上行链路中，传输速率与功率分配的关系制定为一个最大-最小优化问题，依赖于现实的不完美CSI的合法用户和潜在的窃听者（Eves）。然后，我们提出了一种新的变换相关的概率约束解耦的变量，使我们的设计问题可以通过交替激活相关的块坐标体面的规划来解决。在所考虑的模型中，每个用户向UAV-BS发送两个消息的叠加，每个消息具有不同的发送功率，并且UAV-BS使用SIC技术来解码接收到的消息。考虑到问题的非凸性，它被解耦成一对子问题。特别是，我们推导出每个用户的最佳速率分裂分数的封闭形式的表达式。然后，在给定每个用户的最优速率分裂分数的情况下，利用SPCA规划计算每个用户在ε约束下的发射功率。
2022-09-26 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Laser-Powered UAV Wireless Communication Systems
激光电源已成为为无人机（UAV）提供方便和可持续能源供应的可行解决方案。在本文中，我们研究了一种激光供电的无人机无线通信系统，其中激光发射器发送激光束来充电飞行中的固定翼无人机，无人机使用收集的激光能量与地面站进行通信。为了维持无人机的可持续运行，其总能量消耗不能超过激光发射器的能量。在这样的激光能量收集约束下，我们通过联合优化无人机的轨迹及其发射功率分配，在有限的持续时间内最大化从无人机到地面站的下行链路通信吞吐量。但由于无人机能耗模型复杂，该问题具有非凸性，求解难度较大。为了解决这个问题，我们首先考虑一个特殊的情况下，一个双圆形的无人机轨迹，平衡之间的权衡最大限度地提高激光能量收集与无线通信在无人机的性能。接下来，基于所获得的双圆轨迹，我们提出了一个有效的解决方案的一般问题，通过应用交替优化和序列凸规划（SCP）的技术。最后，数值结果验证了所提出的设计的通信吞吐量性能。
2018-03-02 cs.IT math.IT
Energy Efficiency Maximization for Integrated Sensing and Communications in Satellite-UAV MIMO Systems
Hanoi University of Science and Technology（河内大学）；Phenikaa University（phenikaa大学）；the University of Aizu（会津大学）
本文提出了一种高效算法，用于在卫星-UAV MIMO系统中实现集成感知与通信的能效最大化，通过非凸优化解决复杂约束条件下的多用户多目标问题。
2026-03-02 cs.IT math.IT
Throughput of Hybrid UAV Networks with Scale-Free Topology
本文针对无标度拓扑的无人机网络吞吐量展开研究，引入结合ad hoc与蜂窝传输的混合网络结构提升了吞吐量，并探究了最优跳数阈值的影响因素，为混合网络在无人机网络中的应用提供参考。
2023-06-09 cs.IT math.IT
Lifetime Maximization for UAV-Enabled Cognitive-NOMA IoT Networks: Joint Location, Power, and Decoding Order Optimization
本文研究了一种支持认知无人机（UAV）的物联网（IoT）网络，其中次级/认知IoT设备在主网络的频谱中遵循非正交多址（NOMA）协议将其数据上传到UAV集线器。我们的目标是通过联合优化无人机的位置，发射功率和解码顺序，最大限度地提高物联网设备的最小寿命受到干扰功率约束的存在下，不完美的信道状态信息（CSI）。为了求解非凸混合整数规划问题，首先在给定的解码顺序下，对无人机位置和发射功率进行联合优化，并借助Lagrange对偶获得全局最优解，然后通过穷举搜索获得最佳解码顺序，该方法适用于较小规模的场景。对于大规模的情况下，我们提出了一个低复杂度的次优算法，通过将原问题转化为一个更容易处理的等价形式，并应用连续凸逼近（SCA）技术和罚函数方法。数值结果表明，所提出的设计显着优于基准计划。
2021-10-29 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for UAV-Enabled Wireless Powered Communication Networks
研究了一种基于无人机的无线供电通信网络，该网络中无人机作为移动接入点周期性地为一组地面用户提供服务。UAV采用射频（RF）无线功率传输（WPT）在下行链路中对用户进行充电，并且用户使用所收集的RF能量在上行链路中向UAV发送独立信息。与具有固定AP的传统WPCN不同，UAV使能的WPCN可以通过轨迹设计结合无线资源分配优化来利用UAV的移动性，以最大化系统吞吐量。特别是，我们的目标是最大限度地提高上行链路的共同（最小）吞吐量在一个有限的无人机的飞行期间，所有地面用户之间，其最大速度约束和用户的能源中立的约束。由此产生的问题是非凸的，因此很难得到最优解。为了解决这个问题，我们首先考虑一个理想的情况下，无人机的最大速度限制，并获得最优解放松的问题。最优解表明，对于下行链路WPT，UAV应连续悬停在有限数量的地面位置上方，以及对于上行链路通信，UAV应连续悬停在每个地面用户上方。接下来，我们考虑具有UAV的最大速度约束的一般问题。在此基础上，提出了一种高效的连续悬停飞行轨迹设计方法，并结合上下行无线资源分配，应用交替优化和连续凸规划（SCP）技术，提出了一种局部最优解.数值结果表明，建议的无人机使WPCN实现显着的吞吐量增益比传统的WPCN与固定位置的AP。
2018-10-09 cs.IT math.IT
UAV-Aided Wireless Communication Designs With Propulsion Energy Limitations
本文研究了无人机辅助无线通信系统，其中无人机在感兴趣区域上空飞行时支持多个地面节点的上行通信。在该系统中，考虑了UAV处的推进能量消耗，使得UAV的速度和加速度不应超过某个阈值。我们制定的最小平均速率最大化问题和能源效率（EE）最大化问题，通过联合优化的轨迹，速度和加速度的无人机和上行链路发射功率在GN。由于这些问题是非凸的一般，我们采用逐次凸逼近（SCA）技术。为此，适当的凸逼近的非凸约束，并提出迭代算法收敛到局部最优点。数值结果表明，所提出的算法优于基线计划的两个问题。特别是对于EE最大化问题，所提出的算法表现出约109%的增益超过基线计划。
2018-01-09 cs.IT math.IT
Multi-Beam UAV Communication in Cellular Uplink: Cooperative Interference Cancellation and Sum-Rate Maximization
将无人机（UAV）作为新的空中用户集成到蜂窝网络中是一种很有前途的解决方案，可以满足其在大量应用中不断增长的通信需求。由于无人机高度高，无人机与地面基站（GBS）之间的信道由强视距（LoS）链路支配，因此在上行链路/下行链路中可能会对GBS产生严重的干扰，这使得与共存的地面和空中用户的干扰管理成为更具有挑战性的问题。本文研究了多天线无人机在其信号覆盖区域内与一组基站的上行通信。在这些GBS中，我们将可用的GBS表示为在UAV的所分配的资源块（RB）处不服务于任何地面用户的GBS，并且将占用的GBS表示为在相同RB中服务于它们各自相关联的地面用户的其余GBS。针对多波束无人机上行通信提出了一种新的协作干扰消除策略，该策略的目标是消除每个占用基站处的同频干扰，同时最大化可用基站的和速率。具体地，多天线UAV将多个数据流发送到所选择的可用GBS，所选择的可用GBS继而将其解码的数据流转发到其回程连接的占用GBS以进行干扰消除。为了得出有用的见解，首先表征了在高信噪比（SNR）状态下由多波束UAV通信用于和速率最大化可实现的最大自由度（DoF），其受到所有占用的GBS不遭受UAV的上行链路传输中的任何干扰的严格约束。然后，基于DoF最优设计，在有限SNR下的可实现的和速率被最大化，受到在每个被占用的GBS处给定的最大允许干扰功率约束。
2018-08-01 cs.IT math.IT
Blocking Probability and Spatial Throughput Characterization for Cellular-Enabled UAV Network with Directional Antenna
在过去的几年里，无人机（UAV）在民用应用中的使用大幅增加，这要求UAV与其地面客户端之间的高性能通信，特别是当它们密集部署时。为了实现这一目标，可以利用蜂窝基站（BS）来提供一种新的和有前途的解决方案，以成本效益的方式同时支持大规模UAV通信。然而，与地面通信信道不同，UAV到BS信道通常由视距（LoS）链路支配，这加剧了共信道干扰，并且使得现有蜂窝网络中的空间频率重用无效。在本文中，我们考虑在每个无人机的定向天线的使用，以限制干扰/从其他无人机用户在一个有限的区域内，从而提高频谱的空间复用。在该模型下，如果无人机用户在其天线主瓣中找不到任何基站，或者发现其主瓣下的所有基站同时被其他无人机的基站覆盖，从而遭受强同频干扰，则可能会暂时被阻止通信。假设无人机和地面基站的位置分别为独立的齐次泊松点过程（HPPPs），首先解析推导出无人机阻塞概率的封闭形式上界，然后根据基站/无人机密度、无人机飞行高度和天线波束宽度等关键参数，描述蜂窝无人机通信网络可实现的平均空间吞吐量。仿真结果验证了所推导的边界实际上是紧的，并进一步表明，自适应调整无人机的高度和/或波束宽度与不同的BS/UAV密度可以显着降低无人机阻塞概率，从而提高网络的空间吞吐量。
2017-10-28 cs.IT math.IT
Sum-Rate Maximization for IRS-Assisted UAV OFDMA Communication Systems
本文研究了智能反射面（IRS）在基于无人机（UAV）的正交频分多址（OFDMA）通信系统中的应用，利用IRS带来的显著波束形成增益和无人机的高机动性来提高系统的和速率。无人机的轨迹，IRS调度和通信资源分配的联合设计的建议系统被制定为一个非凸优化问题，以最大化系统的和速率，同时考虑到异构的服务质量（QoS）的要求，每个用户。IRS的存在在从无人机到地面用户的复合信道的衰落中引入了频率选择性和空间选择性。为了便于设计，我们首先推导出复合通道的表达式，并提出了一种参数近似方法来建立一个上限和下限的制定问题。设计了一种交替优化算法来处理下限优化问题，并将其性能与通过求解上限问题所获得的基准性能进行了比较。仿真结果揭示了开发的界限和有前途的和速率增益之间的小差距，通过部署在无人机为基础的通信系统中的IRS实现。
2020-10-11 cs.IT math.IT
An Online Joint Optimization Approach for QoE Maximization in UAV-Enabled Mobile Edge Computing
本文针对无人机使能MEC中电池、计算和频谱资源受限导致服务时间短与QoE下降的问题，提出基于Lyapunov优化与博弈论、凸优化相结合的在线联合优化方法，联合优化任务卸载、资源分配和轨迹规划以最大化用户QoE。
2024-03-23 cs.IT math.IT
Computation Rate Maximization in UAV-Enabled Wireless Powered Mobile-Edge Computing Systems
移动边缘计算（MEC）和无线功率传输（WPT）是两种很有前途的技术，可以增强物联网中无处不在的低功率无线设备的计算能力并延长其操作时间。然而，计算性能和收获的能量显着影响严重的传播损耗。为了解决这一问题，本文研究了一种基于无人机的MEC无线供电系统。研究了在部分计算卸载和二进制计算卸载两种模式下，基于能量收集因果约束和无人机速度约束的无人机MEC无线供电系统的计算速率最大化问题.这些问题是非凸的，解决起来很有挑战性。分别提出了两阶段算法和三阶段交替算法求解公式化问题。导出了最佳中央处理器频率、用户卸载时间和用户发射功率的封闭形式表达式。针对二进制计算卸载模式，提出了用户选择本地计算还是卸载计算任务的最优选择方案。仿真结果表明，我们提出的资源分配方案优于其他基准计划。结果还表明，所提出的方案收敛速度快，具有较低的计算复杂度。
2018-07-17 cs.CE cs.IT cs.NI
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
Throughput Optimization in UAV-Mounted RIS under Jittering and Imperfect CSI via DRL
King Fahd University of Petroleum and Minerals（阿卜杜勒阿齐兹国王石油大学）
本文通过深度强化学习优化无人机搭载RIS的吞吐量，应对抖动和CSI不准确问题，实验显示其性能优于传统方法。
2025-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
A Low-Complexity Algorithm for Throughput Maximization in Wireless Powered Communication Networks
该文研究了一种基于“先收后发”协议的无线供电通信网络（WPCN），在该网络中，采用恒功率供电的混合接入点在下行链路中通过无线功率传输对被动用户节点进行供电，然后每个用户节点在上行链路中以时分多址（TDMA）方案向混合AP发送独立的信息。研究了WPCN的吞吐量最大化问题，基于Jensen不等式给出了吞吐量和最大化的最优时间分配，为WPCN的设计提供了更好的思路，并给出了最小吞吐量最大化问题的低复杂度不动点迭代算法，该算法的计算复杂度远低于现有算法，仿真结果验证了该算法的有效性。
2014-03-14 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Wireless Communication systems with Backscatter- and Cache-assisted UAV Technology
无人机（UAV）由于其灵活性、机动性和敏捷性，在无线通信系统中得到了广泛的应用。然而，有限的机载电池极大地阻碍了无人机从需要高功耗的有源RF通信的通信任务延长服务时间。幸运的是，高速缓存和反向散射通信（BackCom）是节能通信系统的吸引人的技术。这促使我们调查的无线通信网络与后向散射和缓存辅助无人机技术。我们假设一个无人机与高速缓存存储器部署为飞行的反向散射设备（BD），术语的无人机使能BD（UB），中继源的信号到目的地。此外，无人机可以从源的RF信号中收集能量，然后将其用于向目的地反向散射信息。在这种情况下，我们的目标是最大限度地提高总吞吐量，通过联合优化的动态时间分裂（ESTA）比，后向散射系数，和UB的轨迹与缓存能力在UB对应的线性能量收集（LEH）和非线性能量收集（NLEH）模型。这些公式是麻烦的直接解决，因为它们是混合整数非凸问题。为了找到解决方案，我们将原始问题分解为三个子问题，而我们首先针对给定的后向散射系数和UB的轨迹优化后向散射系数，然后针对给定的后向散射系数和UB的轨迹优化后向散射系数，最后针对给定的后向散射系数和后向散射系数优化UB的轨迹。最后，密集的数值结果表明，我们提出的计划相比，基准计划实现显着的吞吐量增益。
2020-11-17 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for an Energy Harvesting Communication System with Processing Cost
在无线网络中，通信消耗的能量包括传输能量和处理能量。在本文中，点到点通信在衰落信道中的能量收集发射机进行了研究，同时考虑到传输和处理的能量成本。在已知能量到达和衰落分布的假设下，研究了吞吐量最大化的最优传输策略。假设发射机在传输周期开始时在其缓冲器中具有足够量的数据，则在给定截止日期之前的平均吞吐量被最大化。此外，一个“定向灌胶算法”，计算最佳的传输策略进行了说明。
2012-08-23 cs.IT math.IT
Terahertz Meets Untrusted UAV-Relaying: Minimum Secrecy Energy Efficiency Maximization via Trajectory and Communication Co-design
无人机（UAV）和太赫兹（THz）技术被设想在下一代无线通信中发挥至关重要的作用。在本文中，我们提出了一种新的安全的无人机辅助移动中继系统工作在太赫兹频段的数据采集从多个地面用户设备（UE）对目的地。我们假设，无人机安装的中继可能会采取行动，除了提供中继服务，作为一个潜在的窃听者称为不可信的无人机中继（UUR）。为了保障端到端通信的安全，我们提出了一种安全的两阶段传输策略与合作干扰。然后，我们设计了一个优化框架方面的一个新的措施$-$保密能源效率（SEE），定义为可实现的平均保密率的平均系统功耗的比率，这使我们能够获得尽可能最好的安全级别，同时考虑到UUR的固有的飞行功率限制。为了所有UE之间的服务质量公平性，我们的目标是最大限度地提高最小SEE（MSEE）的性能，通过联合设计的关键系统参数，包括UUR的轨迹和速度，通信调度，和网络功率分配。由于制定的问题是一个混合整数非凸优化和计算上难以处理的，我们将其解耦成四个子问题，并提出替代算法来解决它有效地通过贪婪/顺序块连续凸逼近和非线性分式规划技术。数值结果表明，显着的MSEE性能改善我们的设计相比，其他已知的基准。
2022-02-08 cs.CE cs.IT cs.NI
Energy-Efficient Throughput Maximization in mmWave MU-Massive-MIMO-OFDM: Genetic Algorithm based Resource Allocation
提出了一种新的基于遗传算法的资源分配（GA-RA）技术，用于多用户大规模多输入多输出（MU-mMIMO）系统中基于正交频分复用（OFDM）传输的能量有效吞吐量最大化。我们采用具有三个阶段的混合预编码（HP）架构：（i）射频（RF）波束形成器，（ii）基带（BB）预编码器，（iii）资源分配（RA）块。首先，通过慢时变偏离角（AoD）信息为所有子载波构建单个RF波束形成器块。为了提高能量效率，RF波束形成器旨在通过少量的RF链来降低硬件成本/复杂性和总功耗。然后，在针对每个子载波的不同BB预编码器和RA块的设计中利用减小大小的有效信道状态信息（CSI）。BB预编码器是通过正则化迫零技术开发的。最后，通过分配功率和子载波资源，通过建议的GA-RA技术来实现吞吐量最大化的RA块。实验结果表明，与等随机接入（EQ-RA）和基于粒子群优化的随机接入（PSO-RA）相比，GA-RA技术大大提高了MU-mMIMO-OFDM系统的吞吐量性能。此外，性能增益比随着子载波数量的增加而增加，特别是对于低传输功率。
2022-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Quantum Annealing-Based Sum Rate Maximization for Multi-UAV-Aided Wireless Networks
针对多无人机辅助无线网络，提出基于量子退火的联合聚类、子信道与功率分配算法，以最大化总速率，仿真验证其有效性与运行时间优势。
2025-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
3D UAV Trajectory and Communication Design for Simultaneous Uplink and Downlink Transmission
在本文中，我们研究了无人机（UAV）辅助的同时上行链路和下行链路传输网络，其中一个无人机作为传播者连接到多个接入点，另一个无人机作为基站（BS）从众多的传感器节点收集数据。本文的目标是通过联合优化3D无人机轨迹、通信调度和UAV-AP/SN发射功率来最大化UAV-BS和UAV-AP系统吞吐量之和。我们首先考虑一种特殊情况，其中UAV-BS和UAV-AP轨迹是预先确定的。虽然所得到的问题是一个整数和非凸优化问题，全局最优解是通过应用基于问题的隐单调结构的polyblock外近似（POA）方法。针对三维无人机轨迹优化的一般情况，提出了一种基于逐次凸逼近（SCA）技术的分区交替优化迭代算法。数值结果表明，所提出的设计是能够实现显着的系统吞吐量增益超过基准。此外，基于SCA的方法可以实现与基于POA的方法几乎相同的性能，但具有低得多的计算复杂性。
2020-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Aided Offloading for Cellular Hotspot
在传统的地面蜂窝网络中，由于移动终端（MT）距离服务地面基站（GBS）较远，特别是在GBS负载较重的热点时段，位于小区边缘的MT往往会造成性能瓶颈。本文提出了一种新的混合网络架构，利用无人机（UAV）作为空中移动基站，沿小区边缘周期性飞行，卸载数据流量的小区边缘MT。我们的目标是最大限度地提高所有MT的最小吞吐量，通过联合优化无人机的轨迹，带宽分配和用户分区。首先考虑无人机和GBS之间的正交频谱共享，然后扩展到频谱复用，即GBS和无人机共享总带宽，有效地避免了它们之间的相互干扰。数值结果表明，所提出的混合网络与优化的频谱共享和循环多址接入设计显着提高了空间吞吐量比传统的GBS只有网络，而频谱复用方案提供了进一步的吞吐量增益的成本略高的复杂性干扰控制。此外，与传统的小小区卸载方案相比，所提出的UAV卸载方案在吞吐量方面表现出色，除了节省基础设施成本之外。
2018-05-20 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for IRS-Assisted Wireless Powered Hybrid NOMA and TDMA
智能反射表面（IRS）的高反射波束形成增益使其不仅对无线信息传输而且对无线功率传输具有吸引力。在这封信中，我们考虑了一个IRS辅助的无线供电通信网络，其中基站（BS）发送能量到多个用户分组成多个簇在下行链路中，和集群的用户发送信息的BS在混合非正交多址和时分多址的方式在上行链路中。研究了优化IRS的反射波束形成以及BS的功率传输和不同用户簇的信息传输之间的时间分配以最大化网络的吞吐量，并提出了一种基于块坐标上升、半定松弛和顺序秩一约束松弛技术的有效算法来解决由此产生的问题。仿真结果验证了该算法的有效性，并显示了用户分簇设置对网络吞吐量性能的影响。
2021-04-27 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Active Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Powered Communications
本文考虑了一种有源智能反射面（IRS）辅助的无线供电通信网络（WPCN），其中设备首先采集能量，然后将信息传输到混合接入点（HAP）。与现有的被动IRS辅助的WPCN的工作不同，这是第一次在WPCN中引入主动IRS。为了保证公平性，将该问题转化为一个放大的功率受限加权和吞吐量（WST）最大化问题，交替采用逐次凸逼近技术和分式规划求解.为了平衡性能和复杂度的折衷，在活动IRS处考虑三种波束形成设置，即用户自适应IRS波束形成、上行链路自适应IRS波束形成和静态IRS波束形成。数值结果表明，在WPCN中采用有源IRS的显着优势和动态IRS波束形成的好处。具体而言，它被发现，相比于被动IRS，有源IRS不仅大大提高了WST，而且更节能，可以显着扩大传输覆盖范围。此外，与被动IRS的对称部署策略不同，更优选的是将主动IRS部署在设备附近。
2022-01-11 cs.IT eess.SP math.IT
Common Throughput Maximization in UAV-Enabled OFDMA Systems with Delay Consideration
在未来无线网络中，特别是在临时事件和紧急情况下的按需部署中，使用无人机（UAV）作为通信平台具有重要的现实意义。虽然先前的工作已经表明，通过利用无人机的移动性的性能改善，他们主要集中在延迟容忍的应用。由于延迟要求从根本上限制了UAV的移动性，因此UAV是否能够在延迟受限的通信场景中提供任何性能增益仍然是未知的。出于这一动机，我们在本文中研究了无人机使能的正交频分多址（OFDMA）网络中的无人机被派遣作为一个移动基站（BS），以服务于地面上的一组用户。我们认为最小速率比（MRR）为每个用户，定义为最小的瞬时速率所需的平均可实现的吞吐量，灵活地调整其延迟受限的数据流量的百分比。在给定的用户MRR约束条件下，通过联合优化无人机轨迹和OFDMA资源分配，使所有用户的最小平均吞吐量最大化。首先，我们表明，最大-最小吞吐量一般会随着用户的MRR约束变得更加严格而降低，这揭示了UAV使能通信中的基本吞吐量-延迟权衡。接下来，分别应用连续凸优化和拉格朗日对偶，提出了一种迭代参数辅助的块坐标下降方法，交替优化无人机轨迹和OFDMA资源分配。在此基础上，提出了一种基于简单圆轨迹的无人机轨迹初始化方法。最后，仿真结果验证了我们的理论研究结果，并证明了我们提出的设计的有效性。
2018-01-06 cs.IT math.DS math.HO
Throughput Maximization for Two-way Relay Channels with Energy Harvesting Nodes: The Impact of Relaying Strategies
本文研究了具有能量收集节点的双向中继信道。特别是，我们发现传输策略，最大限度地提高双向中继信道的总吞吐量时，中继不采用数据缓冲区。中继可以执行解码转发、压缩转发、计算转发或放大转发中继。此外，我们考虑吞吐量的改善，通过动态选择中继策略，从而在混合中继策略。我们表明，迭代广义定向注水算法解决了离线吞吐量最大化问题，可实现的总和率从个人或混合中继方案。除了最优离线策略外，我们还通过动态规划得到了最优在线策略。我们提供了每个中继方案的数值结果，以支持分析结果，指出适应瞬时中继策略的优势，可用的收获能量。
2015-04-29 cs.IT math.IT
MU-MIMO Uplink Timely Throughput Maximization for Extended Reality Applications
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；University of Agder（阿格德尔大学）；SimulaMet
本文提出了一种基于PAoI度量的无信号比例公平迭代算法，用于实现扩展现实应用的多用户MIMO上行链路及时吞吐量最大化。
2026-02-05 cs.IT math.IT
Throughput Maximization in Multi-Channel Cognitive Radio Systems with Delay Constraints
研究了覆盖多信道单次用户认知无线电系统中吞吐量与时延的权衡问题。由于认知无线电用户的有限感知能力，信道被顺序地感知。在这样的问题中，最大化吞吐量在文献中得到了很好的研究。然而，在实时应用中，除了吞吐量之外，还需要考虑硬延迟约束。本文讨论了在平均时延约束下，使次用户吞吐量最大化的最优停止规则和最优功率分配问题。我们提供了一个低复杂度的方法来解决这个问题的最佳方案。仿真结果表明，该方案允许次用户满足延迟约束，而不会牺牲吞吐量显着。它还显示了最优功率分配策略的好处比恒定功率分配策略。
2016-12-26 cs.IT 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
Placement Optimization for UAV-Enabled Wireless Networks with Multi-Hop Backhaul
无人驾驶飞行器（UAV）已经成为在各种应用中为地面用户提供无线数据访问的有前景的解决方案（例如，在紧急情况下）。本文研究了一种支持无人机的无线网络，其中多个无人机被部署为空中基站（BS），为分布在地面上的用户提供服务。与以往忽略无人机回程连接的研究不同，本文实际考虑无人机通过地面网关节点通过速率受限的多跳无线回程连接到核心网。我们还考虑到从无人机到用户的空对地（A2G）接入链路和无人机之间的空对空（A2A）回程链路在正交频带上操作。在这种设置下，我们的目标是最大限度地提高共同的（或最小）吞吐量之间的所有地面用户在该网络的下行链路中的流量守恒的限制，在无人机，通过优化无人机的部署位置，结合接入和回程链路的带宽和功率分配。然而，常见的吞吐量最大化是一个非凸优化问题，很难得到最优解。为了解决这个问题，我们使用交替优化和连续凸规划（SCP）的技术来获得局部最优解。数值结果表明，所提出的设计显着提高了所有地面用户之间的共同吞吐量相比，其他基准计划。
2018-09-13 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Mobile Relaying Systems
本文研究了一种新的移动中继技术，其中高移动性的中继被用来辅助从源到目的地的通信。通过利用可预测的信道变化所引入的中继移动性，我们研究了吞吐量最大化的问题，在移动中继系统通过动态速率和功率分配的源和中继。一个优化问题，制定了一个有限的时间范围内，受到信息因果关系的约束，这导致在中继数据缓冲。结果发现，在不同的时隙的最优功率分配遵循“阶梯”注水（WF）结构，与非增加和非减少的水位在源和中继，分别。对于中继从源到目的地单向移动的特殊情况，最优功率分配降低到具有恒定水位的常规WF。数值结果表明，通过适当的轨迹设计，移动中继是能够实现巨大的吞吐量增益比传统的静态中继。
2016-01-24 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Wireless Power Transfer: Trajectory Design and Energy Optimization
本文研究了一种新的无人机无线能量传输系统，其中无人机安装的移动能量发射器（ET）被派遣向一组地面能量接收器（ER）提供无线能量。我们研究了无人机如何通过轨迹设计最佳地利用其机动性，以在有限的时间内最大限度地提高传递到所有ER的能量。首先，我们考虑最大化的总和能量接收的所有ER优化无人机的轨迹受到其最大速度约束。得到了该模型的最优解，表明无人机在整个飞行期间应停留在一个固定位置。然而，总能量最大化会引起“远近”公平性问题。为了克服这个问题，我们考虑一个不同的问题，以最大限度地提高所有ER之间的最小接收能量。我们首先考虑一个理想的情况下，忽略无人机的最大速度约束，并表明放松的问题可以通过拉格朗日对偶方法得到最优解。然后，在考虑最大速度约束的一般情况下，以理想情况下的最优轨迹为激励，提出了一种新的连续悬停飞行轨迹，并应用连续凸规划（SCP）方法进行了有效的轨迹设计。
2017-09-22 cs.IT math.IT
Backhaul-Aware Optimization of UAV Base Station Location and Bandwidth Allocation for Profit Maximization
无人机基站（UAVBS）被设想为下一代无线通信网络（WCN）的一个组成部分，通过动态地将供应转向需求。现有技术的一个显著缺点是设计了一种WCN，其中面向服务的性能度量（例如，吞吐量）被优化，而不考虑不同的相关决策，例如联合地确定位置和分配资源。在这项研究中，我们解决无人机基站的位置和带宽分配问题一起优化网络的总利润。特别是，一个混合的非线性规划（MINLP）制定，其中一个单一的UAVBS和带宽分配给用户的位置是共同确定的。目标是在不超过回程和接入容量的情况下最大化总利润。假设从特定用户获得的利润是所提供的数据率水平的分段线性函数，其中较高的数据率水平将产生较高的利润。由于MINLP的高复杂性，我们提出了一个有效的启发式算法具有较低的计算复杂性。我们发现，当无人机基站的位置是确定的，资源分配问题可以减少到一个多维二进制背包问题（MBKP），它可以解决在伪多项式时间。为了利用这种结构，通过在搜索算法中求解几个MBKP来确定最优带宽分配。我们测试了我们的算法的性能与两个questistics和MINLP模型解决了商业求解器。我们的数值结果表明，该算法优于其他解决方案的方法，将是一个有前途的工具，以提高网络的总利润。
2020-02-05 cs.IT cs.NI math.IT
Cellular-Connected UAV with Adaptive Air-to-Ground Interference Cancellation and Trajectory Optimization
针对蜂窝连接无人机的空对地同信道干扰问题，提出自适应干扰消除结合轨迹与资源联合优化的方案，通过交替优化和SCA算法求解，显著提升了无人机吞吐量。
2022-03-29 cs.IT math.IT
NOMA for throughput and EE maximization in Energy Harvesting Enabled Networks
通过射频（RF）辐射的无线功率传输被认为是一种潜在的解决方案，以激励能量受限的用户，谁是部署在基站附近（附近的用户）。然而，能量传输需要比正常信息传输多得多的发射功率，这使得为所有附近用户和小区边缘用户提供吞吐量方面的服务质量非常具有挑战性。因此，采用非正交多址接入（NOMA）来提高所有网络用户的吞吐量，同时满足附近用户的能量收集要求是具有实际意义的。为了实现能量收集和信息解码，我们考虑了传输时间切换（transmit-TS）协议。我们制定了两个重要的波束形成问题的用户的最大-最小吞吐量优化和能量效率最大化下的功率约束和能量收集阈值在附近的用户。对于这些问题，优化目标和能量收集在波束形成向量中是非凸的。因此，我们开发了有效的路径跟踪算法来解决这些问题。此外，我们还考虑了传统的基于功率分配（PS）的能量收集接收机。我们的数值结果证实，所提出的传输TS为基础的算法明显优于PS为基础的算法在吞吐量和能源效率方面。
2018-06-23 cs.IT math.IT
Joint Trajectory and Communication Design for UAV-Enabled Multiple Access
无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAV）以其高机动性、灵活部署和低成本等特点，近年来在无线通信领域引起了广泛的关注。本文研究了一种支持无人机的无线网络，其中无人机被用作空中移动基站（BS），为地面上的一组用户提供服务。为了实现公平的用户之间的性能，我们最大限度地提高所有地面用户的最小吞吐量，通过联合优化多用户通信调度和无人机轨迹在有限的地平线。所制定的问题是一个混合整数非凸优化问题，是很难解决的一般。因此，我们提出了一个有效的迭代算法，通过应用块坐标下降和连续凸优化技术，这是保证收敛到至少一个局部最优解。为了实现快速收敛和稳定的吞吐量，我们进一步提出了一种低复杂度的初始化方案的无人机轨迹设计的基础上简单的圆形轨迹。广泛的仿真结果显示显着的吞吐量增益的建议的设计相比，其他基准计划。
2017-04-06 cs.IT math.IT math.OC
Receding Horizon Optimization for Energy-Efficient UAV Communication
在这封信中，我们研究了一个无线通信系统与固定翼无人机（UAV）雇用收集信息，从一组地面节点（GN）。我们的目标是最大限度地提高无人机的能源效率（EE），这是定义为所有的GN之间的每单位推进能量消耗的无人机的可实现率。为了有效地解决这一问题的连续时间函数，我们提出了一种新的方法，滚动时域优化（RHO），显着降低了计算复杂性相比，传统的时间离散化方法。具体来说，我们顺序解决EE最大化问题的移动时间窗口的有限持续时间，其中每个优化变量的数量大大减少。仿真结果表明了该方法的有效性。
2019-07-24 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Trajectory and Resource Allocation Design for UAV Communication Systems
在本文中，我们研究资源分配设计无人机（UAV）使能的通信系统，其中无人机被派遣提供通信到多个用户节点。我们的目标是通过联合优化子载波分配策略和无人机的轨迹，同时考虑到每个用户节点所需的最小数据率，禁飞区（NFZ），最大无人机巡航速度，和初始/最终无人机位置，以最大限度地提高通信系统的吞吐量。该设计被配制成一个混合整数非凸优化问题，这是一般棘手的。随后，提出了一种计算效率高的迭代算法，以获得局部最优解。仿真结果表明，所提出的迭代算法的性能接近无NFZ系统的性能。此外，该算法可以实现一个显着的吞吐量增益相比，各种基准计划。
2018-09-05 cs.IT math.IT
Throughput Maximization with an Average Age of Information Constraint in Fading Channels
在新兴的第五代（5G）技术中，通信节点预计将支持两类关键的信息流量，即具有高数据率要求的增强型移动宽带（eMBB）流量和具有严格要求的超可靠低延迟通信（URLLC）流量。延迟和可靠性。URLLC流量通常通过称为信息年龄（AoI）的度量进行分析，其被分配在节点处的资源上的第一优先级。受此启发，我们考虑长期平均吞吐量最大化问题的平均AoI和功率约束下，在单用户衰落信道，当（i）完美和（ii）没有信道状态信息在发射机（CSIT）是可用的。我们提出了简单的年龄无关的平稳随机化政策（AI-SRP），分配功率的发射机仅基于信道状态和/或分布信息，没有任何知识的AoI。我们表明，情景（i）和（ii）的AI-SRP实现的最佳吞吐量至少等于各自的最佳长期平均吞吐量的一半，独立于问题的所有参数，并且它们在加性间隙内，表示为对应于其平均AoI约束的最佳对偶变量，从各自的最佳长期平均吞吐量。
2019-11-18 cs.IT math.IT
Weighted Sum-Throughput Maximization for Energy Harvesting Powered MIMO Multi-Access Channels
本文提出了一种新的方法来获得最佳的调度策略在多输入多输出（MIMO）多接入信道（MAC），其中每个发射机是由一个单独的能量收集过程。该方法利用最先进的凸优化工具，通过低复杂度的块坐标上升算法，获得了最大化MIMO MAC加权吞吐量和的最优传输策略。所提出的方法可以提供最佳的基准，所有的实际计划，在能量收集供电MIMO MAC传输。基于所揭示的最优策略的结构，我们还提出了一个有效的在线方案，它只需要能量到达实现的因果知识。数值结果证明了所提出的新方案的优点。
2017-09-27 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Wireless Powered Communications Harvesting from Non-dedicated Sources
我们考虑无线供电通信，其中用户从非专用源获取能量。用户遵循一个收获然后发送协议：在时隙时间的第一阶段，源节点从附近的传统接入点收获能量，然后在第二阶段将信息发送到其目的地节点或中继节点。我们得到了最佳的\textit{ harvesting ratio}，以最大化的预期吞吐量直接传输（DT）和解码转发（DF）中继中断约束下，分别。我们的研究结果表明，DT的最佳收获率是由中断约束，而DF中继，由数据的因果关系。
2017-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Maneuver and Beamforming Design for UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication
研究了无人机综合感知与通信（ISAC），将无人机作为空中双功能接入点（AP）进行调度，以实现高效的ISAC。特别是，我们考虑的情况下，一个无人机-AP配备了垂直放置的均匀线性阵列（UWB），它发送组合的信息和传感信号，与多个用户进行通信，并同时在地面上感兴趣的区域感测潜在的目标。我们的目标是联合设计的无人机机动发射波束形成优化通信性能，同时确保传感要求。首先，我们考虑准静止无人机的情况下，在整个ISAC任务期间，无人机部署在一个最佳位置。在这种情况下，我们联合优化无人机部署位置，以及发送信息和传感波束形成，以最大化加权和速率吞吐量，受到传感波束方向图增益要求和发送功率约束。虽然上述问题是非凸的，我们找到了一个高质量的解决方案，通过使用SCA和SDR的技术，连同一个2D的位置搜索。接下来，我们考虑完全移动的无人机场景，其中无人机可以在ISAC任务期间飞越不同的位置。在这种情况下，我们优化无人机的飞行轨迹，随着时间的推移，与发射波束形成，以最大限度地提高平均加权和速率吞吐量，受感测波束方向图增益要求和发射功率约束，以及实际的飞行约束。针对无人机联合航迹和波束形成问题的复杂性，提出了一种结合SCA的交替优化算法。最后，数值结果验证了我们提出的设计相比，各种基准计划的优越性。
2021-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Adaptive Deployment for UAV-Aided Communication Networks
无人机（无人机）作为空中基站是一项很有前途的技术，可以快速为地面用户提供无线连接。鉴于无人机的灵活性和机动性，一个关键问题是如何调整无人机部署，以最好地满足在一个地区的瞬时无线通信。本文提出了一种无人机辅助通信网络的自适应部署方案，其中无人机自适应调整其位移方向和距离，以服务于目标小区中随机移动用户的瞬时流量。在我们的自适应方案中，无人机不需要实时的学习用户的确切位置，而是基于简单的多数规则选择其位移方向，飞行到小区中用户数量最多的空间扇区。为了平衡不同扇区内用户的服务质量，进一步优化了无人机在所选扇区内的位移距离，分别使平均吞吐量和成功传输概率最大。我们证明了平均吞吐量最大化的最佳位移距离随着用户密度的减小而减小：当用户密度较小时，无人机移动到所选扇区的中心，而当用户密度较大时，无人机位移变得温和。相比之下，成功概率最大化的最佳位移距离不一定随着用户密度而减小，并且还取决于目标信噪比（SNR）阈值。大量的仿真结果表明，所提出的自适应部署方案优于传统的非自适应方案，特别是当用户密度不大。
2018-12-08 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Intelligent Refracting Surface Assisted mmWave High-Speed Train Communications
本文研究智能折射表面辅助的毫米波高速列车通信系统，提出两阶段交替优化算法联合设计IRS离散相移与功率分配，以最大化整体吞吐量。
2023-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation for Solar Powered UAV Communication Systems
在本文中，我们研究的资源分配设计的多载波（MC）系统采用太阳能无人机（UAV）提供通信服务的多个下行链路用户。以系统总吞吐量最大化为目标，研究了无人机三维定位与功率和子载波分配的联合设计。算法设计被公式化为一个混合整数非凸优化问题，这需要一个令人望而却步的计算复杂性获得全局最优解。为此，提出了一种基于逐次凸逼近的低复杂度次优迭代解。仿真结果证实，所提出的次优算法实现了显着更高的系统总吞吐量相比，几个基线计划。
2018-01-22 cs.IT math.IT
