Jittering Effects Analysis and Beam Training Design for UAV Millimeter Wave Communications
抖动效应严重降低了无人机毫米波通信的性能。为了研究无人机抖动对毫米波通信的影响，首先基于均匀平面阵列（UPA）单元天线之间的几何关系建立了无人机毫米波信道模型。然后，我们提取了（I）无人机姿态角和位置坐标与（II）毫米波信道的到达角（AoA）和出发角（AoD）之间的关系，并且我们还从无人机姿态角的随机波动中推导出无人机侧的AoA/AoD分布，即，无人机抖动。在波束训练设计中，根据姿态角与AoA/AoD的关系，提出了利用无人机导航信息粗略估计AoA和AoD的方法。最后，在粗略的AoA/AoD估计的基础上，我们提出了一种基于压缩感知（CS）的波束训练方案，该方案具有约束的感知范围作为精细的AoA/AoD估计。特别地，我们构造了一个部分随机的感知矩阵，以缩小基于CS的波束训练的感知范围。数值结果表明，本文提出的基于导航信息的无人机波束训练方案能够在缩短训练长度的情况下获得更高的AoA/AoD估计精度，更适用于抖动环境下的无人机毫米波通信。
2021-10-01 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-assisted Scheduling for High-Speed Railway Secure Communications
随着高速铁路系统和铁路无线通信的快速发展，超宽带毫米波频段的应用是必然趋势。然而，毫米波信道具有大的传播损耗并且容易被阻塞。此外，存在诸如基站（BS）和训练之间的窃听的许多问题。可重构智能表面（RIS）是一种新兴技术，它通过控制入射电磁波在期望方向上的传播来实现被动波束形成的效果，本文提出了一种RIS辅助的调度方案，该方案在基站和多个移动中继（MR）之间部署RIS，用于调度中断的传输，提高服务质量（QoS）。通过联合优化波束形成矢量和RIS的离散相移，可以实现直接链路信号和间接链路信号之间的相长干扰，保证窃听者的信道容量在可控范围内。最后，在实际应用中实现了最大化成功调度的任务数并满足其QoS要求的目的。大量的仿真结果表明，该方案具有优越的性能，完成的任务数和系统的保密能力超过文献中的四个基线方案。
2022-11-28 cs.IT cs.NI math.IT
Reflections in the Sky: Millimeter Wave Communication with UAV-Carried Intelligent Reflectors
提出了一种利用无人机携带的智能反射器提高毫米波网络性能的新方法。特别地，UAV-IR用于智能地将来自基站的mmW波束成形信号反射到移动室外用户，同时从mmW信号中收集能量以向IR供电。为了维持视线（LOS）信道，提出了基于Q学习和神经网络的强化学习（RL）方法来对传播环境进行建模，使得UAV-IR的位置和反射系数可以被优化以最大化下行链路传输容量。仿真结果表明，在平均数据率和可达到的下行链路视线概率方面，使用UAV-IR比静态IR具有显著的优势。结果还表明，基于RL的部署的UAV-IR进一步提高了网络性能，相对于没有学习的方案。
2019-08-19 cs.IT cs.NI eess.SP
On the Optimal Beamwidth of UAV-Assisted Networks Operating at Millimeter Waves
毫米波（mm波）频带实现了可以生成用于波束成形和空间复用的窄波束的非常大的天线阵列。然而，方向性引入波束未对准并导致降低的能量效率。因此，在小区中采用最可能的波束可能不一定意味着最大覆盖。这项工作的目的是确定最佳扇区波束宽度的蜂窝体系结构服务的无人机（UAV）作为基站（BS）。假设小区中的用户在给定的用户密度下按照泊松点过程（PPP）分布。我们考虑在无人机的混合波束形成，使得多个并发波束同时服务于所有扇区。一个优化问题，制定在一个给定的区域最大化的总和速率，同时限制每个扇区的总功率。我们观察到，对于给定的发射功率，最佳扇区波束宽度随着小区中的用户密度减小而增加，并且基于UAV的高度而变化。因此，我们为农村地区的用户提供了最佳波束成形配置的指导方针。
2023-01-26 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Conditional Generative Adversarial Networks (GANs) for Data-Driven Millimeter Wave Communications in UAV Networks
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；University of Oulu（奥卢大学）
针对无人机无线网络中毫米波通信的特点，提出了一种基于数据驱动的空对地信道估计方法。首先，开发了一种有效的信道估计方法来收集毫米波信道信息，允许每个UAV通过条件生成对抗网络（CGAN）沿每个波束形成方向训练独立的信道模型。接下来，为了将训练的信道模型的应用场景扩展到更广泛的时空域，开发了基于分布式CGAN架构的协作框架，允许每个UAV以全分布式方式协作学习mmWave信道分布。为了保证一个有效的学习过程中，最佳的无人机网络拓扑结构，最大化学习率的合作信道建模的必要条件和充分条件，推导出的最佳CGAN学习解决方案，每个无人机的特点，基于分布式网络结构。仿真结果表明，所提出的分布式CGAN方法对每个无人机的局部训练误差具有鲁棒性。同时，更大的机载网络规模需要每个UAV更多的通信资源来保证有效的学习率。结果还表明，与不共享信息的独立CGAN和其他两种分布式CGAN方法（即多通道CGAN和联合CGAN方法）相比，所提出的分布式CGAN方法在学习环境的同时具有更高的建模精度，并且在无人机下行毫米波通信的在线性能中实现了更高的平均数据率。
2021-07-31 cs.IT cs.LG math.IT
Energy Efficient Train-Ground mmWave Mobile Relay System for High Speed Railways
高速铁路的快速发展对相应的通信系统提出了更高的要求。毫米波（mmWave）由于其宽带宽、窄波束和丰富的频谱资源而可以是有前途的解决方案。然而，由于采用了大量的天线元件，因此对毫米波频率下的节能解决方案的需求很大。针对训练顶部多移动中继的高速铁路毫米波通信系统，提出了一种动态功率控制的车地通信方案。该方案遵循高速列车的规律性运动特点，考虑了训练运动的三个阶段：训练进入小区、小区内所有MR被覆盖、训练离开小区。根据小区中MR的数量以及训练与远程无线电头之间的距离，进一步细化发射功率。通过在传输数据和发射功率预算的约束下最小化能量消耗，通过基于乘子惩罚函数的算法将发射功率分配给多个MR。全面的仿真结果，其中速度估计误差被考虑在内，提供证明所提出的方案的有效性，在几个基线计划。
2022-10-18 cs.IT math.IT
Efficient Hybrid Beamforming with Anti-Blockage Design for High-Speed Railway Communications
未来的铁路预计将同时提供训练运营服务和乘客宽带服务。毫米波（mmWave）通信是向机载用户提供多千兆位数据率的有前景的技术。然而，毫米波通信遭受严重的传播衰减和易受阻塞，这在高速铁路（HSR）场景中可能是非常具有挑战性的。在本文中，我们研究了高效的混合波束形成（HBF）设计的车对地通信。首先，我们开发了一个两阶段的HBF算法在无阻塞的情况下。在第一阶段，采用最小均方误差法进行最优混合波束形成器设计，具有复杂度低、收敛速度快的特点;在第二阶段，采用正交匹配追踪法近似恢复模拟和数字波束形成器。其次，在阻塞情况下，我们设计了一个抗阻塞方案，通过自适应调用所提出的HBF算法，它可以有效地处理随机阻塞。大量的仿真结果表明，所提出的算法在各种配置下的总速率性能，包括传输功率，速度的训练，阻塞概率等，它表明，所提出的抗阻塞算法可以提高20%的有效速率在恶意阻塞的情况下，同时保持低中断概率。
2020-07-02 cs.IT eess.SP math.IT
Refracting Reconfigurable Intelligent Surface Assisted URLLC for Millimeter Wave High-Speed Train Communication Coverage Enhancement
针对毫米波高速列车通信中信号穿厢路径损耗大的问题，研究折射型RIS辅助的多用户MISO URLLC系统，提出基于交替优化的联合优化算法求解和速率最大化问题，仿真验证了算法收敛快且能有效提升系统和速率。
2024-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation and Computation Offloading in a Millimeter-Wave Train-Ground Network
在本文中，我们考虑在高速铁路（HSR）的情况下，其中用户的计算任务可以部分卸载到铁路侧基站（BS）或移动中继（MR）部署在训练的顶部的基于毫米波的列车通信系统。MR在全双工（FD）模式下操作以实现高频谱利用率。我们制定的问题，最大限度地减少所有用户的平均任务执行延迟，在本地设备和MR的能源消耗的限制。我们提出了一个联合的资源分配和计算卸载方案（JRACO）来解决这个问题。它由一个资源分配和计算卸载（RACO）算法和MR能量约束算法。RACO利用匹配博弈理论在两个子问题之间进行博弈，即，数据分段和用户关联以及子信道分配。利用RACO结果，MR能量约束算法确保满足MR能量消耗约束。大量的仿真验证了JRACO可以有效地减少平均延迟和增加服务的用户数相比，三个基线方案。
2022-06-21 cs.IT math.IT
The Deployment of IRS in UAV-Empowered 6G Networks
具有实时重新配置固有电磁反射和吸收特性的智能反射表面（IRSs）为改善恶劣环境下的无线连接提供了无与伦比的前景。无人机（UAV）辅助的无线网络被演进为对抗非视距（NLoS）场景的可靠解决方案。因此，IRS授权的无人机辅助蜂窝网络将成为改善覆盖和用户体验的重要角色。研究了IRS-UAV辅助网络中路径损耗最小化和数据传输速率最大化问题。在此背景下，工作分析了路径损耗和可实现的速率利用毫米波（毫米波）载波考虑传统的无人机模型和IRS授权的无人机通信模型。研究表明，与传统的无人机辅助通信模型相比，IRSempowered无人机通信模型能够显著降低路径损耗，提高可达数据速率。
2022-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
Cooperation Techniques for A Cellular Internet of Unmanned Aerial Vehicles
无人机（UAV）是强大的物联网组件，由于其在移动性和灵活性方面的优势，可以在空中提供传感和通信。作为空中用户，无人机被设想为支持下一代蜂窝系统中的各种感测应用，这已经由第三代合作伙伴计划（3GPP）研究。然而，当UAV处于小区边缘或经历深度衰落时，UAV与基站之间的蜂窝链路的服务质量（QoS）可能得不到保证。在本文中，我们首先介绍了非合作蜂窝互联网的无人机。然后，我们提出了一个合作的感测和发送协议，其中无人机可以上传传感数据的帮助下，无人机中继，提供一个更好的通信服务质量的传感任务。详细介绍了支持无人机协同蜂窝互联网的轨迹设计和无线资源管理等关键技术。最后，扩展的无人机协作蜂窝互联网的QoS改善与一些开放的问题，如大规模多输入多输出系统，毫米波，认知通信进行了讨论。
2019-04-03 cs.IT math.IT
Distributed Generative Adversarial Networks for mmWaveChannel Modeling in Wireless UAV Networks
在本文中，提出了一种新的框架，使空对地信道建模毫米波（mmWave）频率在无人机（UAV）无线网络。首先，开发了一种有效的信道估计方法来收集毫米波信道信息，允许每个UAV通过生成对抗网络（GAN）训练本地信道模型。接下来，为了以隐私保护的方式在UAV之间共享信道信息，开发了基于分布式GAN架构的协作框架，以使每个UAV能够以完全分布式的方法从整个数据集中学习mmWave信道分布。给出了分布式网络中信息共享的最优网络结构使学习率最大的充要条件。仿真结果表明，所提出的GAN方法在每次学习迭代中共享更多的生成信道样本会提高学习速率，但随着网络中无人机数量的增加，学习速率会降低。结果还表明，所提出的GAN方法产生了更高的学习精度，相比于一个独立的GAN，并提高了无人机下行链路通信的平均速率超过10%，相比基线实时信道估计方案。
2021-02-22 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning Coordinated Receiver Beamforming for Millimeter-Wave Train-ground Communications
随着越来越多的人选择高速铁路作为短途旅行的交通工具，人们对高质量的多媒体服务的需求也越来越大。毫米波通信具有丰富的频谱资源，可以满足高速铁路对网络容量的高要求。此外，由于其短波长，在毫米波通信系统中接收器（RX）可以配备有天线阵列。然而，由于高速缓存高速运行，接收信号功率（RSP）在小区内迅速变化，并且与其他位置相比，在小区边缘处最低。因此，有必要对毫米波段高速铁路的RX波束形成进行研究，以提高接收信号的质量。在本文中，我们专注于毫米波车地通信系统的RX波束形成。为了提高RSP，我们提出了一种基于深度强化学习（DRL）的有效RX波束形成方案，并开发了一种深度Q网络（DQN）算法来训练和确定最佳RX波束方向，目的是最大化平均RSP。通过大量的模拟，我们证明了所提出的方案有更好的性能比四个基线方案的平均可吸入悬浮颗粒在铁路上的大多数位置。
2022-05-21 cs.IT math.IT
MmWave UAV Networks with Multi-cell Association: Performance Limit and Optimization
本文旨在利用蜂窝网络的下行链路覆盖和空间吞吐量性能的基本限制，该蜂窝网络由一层使用毫米波（mmWave）频带的无人机（UAV）基站（BS）和一层使用超高频（UHF）频带的地面BS组成。为了减少切换信令开销，地面BS负责控制信令递送，而UAV负责有效载荷数据传输，使得用户需要同时与具有控制-数据平面分离架构的该网络中的地面BS和UAV相关联。首先，我们提出了一个三维（3D）的位置分布模型的无人机使用随机几何，这是能够一般的特点无人机在天空中的位置。使用无人机的3D分布模型，两个性能指标，即，多小区覆盖概率和体积频谱效率。当无人机和地面基站都配备有大规模天线阵列时，推导了它们的显式低复杂度表达式，并找到了它们的上限。进一步证明了通过优化无人机在空中的部署和定位可以最大化多小区覆盖概率和体积频谱效率，从而找到了它们的基本最大极限，并通过数值仿真验证了这些重要的分析结果。
2019-08-19 cs.IT math.IT
A Unified Spatial Framework for UAV-aided MmWave Networks
针对无人机（UAV）辅助毫米波（mmWave）网络，提出了一种统一的三维空间框架，对无覆盖用户通过UAV向基站发送消息的一般情况进行建模。更具体地说，收发器在下行链路和上行链路的位置分别通过泊松点过程和泊松簇过程（PCP）建模。对于PCP，Matern集群和托马斯集群过程，进行了分析。此外，三维阻塞过程和三维天线方向图的高度的影响进行评估。基于这个统一的框架，在上行链路和下行链路的覆盖概率的几个封闭形式的表达式，推导。通过研究整个通信过程，包括上述两个阶段和它们之间的合作传输，推导出易于处理的系统覆盖概率的表达式。接下来，无人机网络中的三个实际应用提供了所提出的框架的案例研究。结果表明，热噪声和非视距毫米波传输的影响可以忽略不计。在所考虑的网络中，毫米波在数据率方面优于6 GHz以下，这是由于尖锐方向波束成形和大的发射带宽。此外，存在一个最佳的无人机高度，使系统的覆盖概率最大化。
2019-09-26 cs.IT math.IT
Precoder Design for mmWave UAV Communications with Physical Layer Security
将无人机（UAV）集成到地面蜂窝网络中被设想为下一代无线通信的关键技术之一。在这项工作中，我们考虑的物理层的安全性的通信链路在毫米波（毫米波）频谱，这是由无人机作为基站（BS）。特别是，我们提出了一种新的预编码策略，它结合了信道状态信息（CSI）的窃听者（夏娃）危及链路安全。我们表明，我们提出的预编码器策略消除了任何需要人工噪声（AN）传输欠载的情况下（用户数比天线数少）。此外，我们证明了我们的非线性预编码方案提供了有前途的security-rate性能，即使在过载的情况下，以传输低功率AN为代价。
2020-02-17 cs.IT eess.SP math.IT
Non-Orthogonal Multiple Access for mmWave Drone Networks with Limited Feedback
无人飞行器（UAV）基站（BS）可以是在临时事件期间和灾难之后提供连接和服务质量（QoS）保证的有前景的解决方案。在本文中，我们考虑了一种场景，其中UAV-BS在热点区域（例如，在体育场中）。我们引入非正交多址接入（NOMA）传输在无人机基站，同时考虑到用户的距离作为用户订购NOMA制定过程中可用的反馈，为更多的用户提供服务。利用毫米波（mmWave）传输和多天线技术，我们假设UAV-BS生成定向波束，并且在同一波束内同时服务多个用户。然而，由于UAV-BS波束的物理垂直波束宽度的限制，可能无法覆盖实际相关的UAV高度处的整个用户区域。在这种情况下，波束扫描的方法，提出了最大化可实现的和速率。我们开发了一个全面的框架，中断概率和各自的总和率严格推导，我们调查的最佳操作高度的无人机-BS使用我们的分析框架，以最大限度地提高总和率。我们的分析表明，NOMA与距离反馈可以提供更好的中断和速率相比，正交多址。
2018-07-29 cs.IT math.IT
Adaptive Cell Range Expansion in Multi-Band UAV Communication Networks
本文针对多频段无人机通信网络，提出毫米波天线增益建模新方法和偏向毫米波无人机的用户关联策略，通过随机几何分析推导关键性能指标，经仿真验证策略有效性及分析结果一致性。
2024-11-27 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted mmWave multi-UAV Wireless Cellular Networks
无人机（UAV）为网络部署带来了很大的灵活性。然而，无人机具有高机动性和不稳定性。为了提高无人机网络的容量和可靠性，可以在系统中使用毫米波（mmWave）和可重构智能表面（RIS）。在本文中，我们考虑了一个RIS-assisted毫米波无人机无线蜂窝网络，无人机服务于多个用户的帮助下，多个RISs。我们联合优化部署，用户调度，波束成形向量，和RIS阶段，以最大化的和速率，与最小速率，无人机的运动，模拟波束成形的约束，和RIS阶段。为了解决这个复杂的问题，我们使用迭代法，当我们优化一个变量时，我们固定其他三个变量。在优化部署时，采用球面搜索法寻找无人机的最优位置。然后，我们制定了一个混合整数非线性问题（MINLP），以找到最佳的调度。空间分支定界（SBNB）方法被用来解决MINLP。在优化波束形成矢量和RIS相位时，我们提出了一种迭代算法，该算法依赖于速率和最大化与加权均方误差和最小化之间的等价性（sum-WMMSE）。针对模拟波束形成和RIS相位的恒模约束，采用多数最小化方法进行处理。所提出的联合优化提供了显着的优势，系统没有波束成形和RIS相位优化和系统没有部署优化。此外，RIS可以补偿由于阻塞而造成的吞吐量损失，特别是在低飞行高度。
2021-08-06 cs.IT math.IT
Physical Layer Security in UAV Systems: Challenges and Opportunities
无人机（UAV）无线通信由于其高机动性、低成本、按需部署和固有的视距（LoS）空-地信道而在军事和民用应用中经历了兴趣的激增。然而，这些好处也使无人机无线通信系统容易受到恶意窃听攻击。在这篇文章中，我们的目的是研究无人机系统中的物理层安全问题。特别地，被动和主动窃听是UAV系统中的两种主要攻击。我们提供了一个概述的新兴技术，如轨迹设计，资源分配，和合作的无人机，以打击这两种类型的窃听无人机无线通信系统。提出了非正交多址接入、多输入多输出和毫米波在无人机系统中的应用，以提高系统频谱利用率，同时保证系统的安全性。最后，我们讨论了一些潜在的研究方向和挑战，在无人机系统的物理层安全方面。
2019-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
Distributional Reinforcement Learning for mmWave Communications with Intelligent Reflectors on a UAV
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；University of Oulu（奥卢大学）
本文提出了一种新的通信框架，使用无人机（UAV）携带的智能反射器（IR），以增强毫米波（mmWave）频率上的多用户下行链路传输。为了最大化下行链路和速率，最佳预编码矩阵（在基站处）和反射系数（在IR处）被联合导出。接下来，为了解决毫米波信道的不确定性，并实时保持视距链路，提出了一种基于分位数回归优化的分布式强化学习方法，用于学习毫米波通信的传播环境，然后优化UAV-IR的位置，以最大化长期下行链路通信容量。仿真结果表明，在平均数据率和下行毫米波通信的视距概率方面，与非学习型无人机红外、静态红外和直接传输方案相比，基于学习的无人机红外部署具有显著优势。
2020-11-03 cs.AI cs.IT math.IT
IRS-Aided Energy Efficient UAV Communication
无人机（UAV）已经逐渐获得关注，以克服毫米波通信的恶劣传播损耗和阻塞问题。然而，无人机通信系统受到能量消耗的影响，这限制了无人机的飞行时间。在本文中，我们提出了几个无人机能源消耗最小化技术，通过多个智能反射面（IRSs）的援助。具体而言，我们引入了一个易于处理的模型，以有效地捕捉多个IRS和多个用户设备（UE）的特性。然后，我们推导出一个封闭形式的表达UE可实现的速率，从而在易处理的优化问题。相应地，我们采用逐次凸逼近技术有效地解决了优化问题。为了弥补优化问题的高复杂性，我们提出了一个低复杂度的算法，有边际性能损失。在数值计算结果中，我们表明，所提出的算法可以节省无人机的能源消耗显着相比，基准没有IRS，证明利用IRS确实是有利于无人机的能源消耗最小化。
2023-01-02 cs.IT eess.SP math.IT
Non-Orthogonal Multiple Access for mmWave Drones with Multi-Antenna Transmission
无人机（UAV）可以被部署为空中基站（BS），用于在临时事件期间和灾难之后快速建立通信网络。由于UAV-BS是低功率节点，因此实现高频谱和能量效率至关重要。在本文中，我们介绍了非正交多址（NOMA）传输毫米波（mmWave）无人机作为飞行基站在一个大型体育场可能有数百或数千个移动用户。特别是，我们利用多天线技术，特别考虑到天线阵列的物理约束，以产生定向波束。多个用户然后在采用NOMA传输的同一波束内被服务。如果无人机波束不能覆盖整个用户分布区域，我们引入波束扫描，以最大限度地提高中断和率。仿真结果表明，与正交多址（OMA）传输相比，NOMA传输可以大大提高基于无人机的通信的频谱效率。此外，分析表明，有一个最佳的发射功率值NOMA超过中断和率没有进一步提高。
2018-01-14 cs.IT math.IT
Joint Optimization of Relay Selection and Transmission Scheduling for UAV-Aided mmWave Vehicular Networks
为了应对移动业务的爆炸性增长，具有丰富带宽资源的毫米波（mmWave）通信已经被应用于车辆网络。由于毫米波信号对阻塞敏感，我们引入了无人机（UAV）辅助的双向中继系统，以增强车辆连接和扩大覆盖范围。如何在这种动态场景中提高传输效率并减少延迟时间是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们制定的中继选择和传输调度的联合优化问题，旨在减少传输时间，同时满足吞吐量的要求。为了解决这个问题，提出了两种方案。第一个是随机中继选择与并发调度（RCS），一个低复杂度的算法，在两个步骤中实现。第二个是联合中继选择与动态调度（JRDS），充分避免中继竞争，并利用潜在的并发能力，以获得进一步的性能提高RCS。通过在不同流量和车速的不同环境下进行广泛的模拟，我们证明了RCS和JRDS方案在传输时间和网络吞吐量方面显着优于现有方案。我们还分析了阈值选择对可实现性能的影响。
2023-03-06 cs.IT math.IT
Adaptive Coding and Modulation Aided Mobile Relaying for Millimeter-Wave Flying Ad-Hoc Networks
针对地面站覆盖受限的毫米波无人机集群网络，提出ε-MOGA辅助的移动中继与自适应编码调制方案，显著提升端到端数据交付量。
2023-07-13 cs.IT math.IT
QoS-aware User Association and Transmission Scheduling for Millimeter-Wave Train-ground Communications
针对采用全双工移动中继的毫米波高速铁路车地通信，提出基于联盟博弈的用户关联与传输调度算法，以提升吞吐量并满足QoS需求。
2023-08-20 cs.IT cs.NI 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
Analysis of Large Scale Aerial Terrestrial Networks with mmWave Backhauling
服务提供商正在考虑使用无人机（UAV）来增强蜂窝网络的无线连接。为了提供连接，UAV必须通过地面基站（BS）回程到核心网络。特别是，我们考虑毫米波（毫米波）回程的混合空中-地面网络的下行链路中，回程链路受到波束成形未对准误差。在提出的模型中，用户设备（UE）可以连接到地面BS或无人机，其中我们根据回程状态区分两种传输方案。在一种方案中，UE由UAV服务，而不管回程链路是否良好。在另一种方案中，UAV知道回程链路状态，因此，只有成功回程的UAV的子集可以服务于UE。使用随机几何，所提出的模型的性能进行评估的覆盖概率和验证对蒙特卡洛模拟。为确定一些系统参数提供了几种见解，包括UAV高度和所需数量以及回程链路的波束成形失准误差。所获得的结果突出了UAV回程链路对UE体验的影响。
2021-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Physical Layer Security for NOMA Transmission in mmWave Drone Networks
非正交多址（NOMA）和毫米波（mmWave）传输使无人机（UAV）辅助的无线网络能够在密集的城市区域提供宽带连接。然而，恶意接收器的存在会危及无人机对地通信链路的安全性，从而降低保密率。在这项工作中，我们认为在毫米波无人机辅助无线网络中的NOMA为基础的传输策略，并严格调查各自的安全速率性能。特别是，我们提出了一个保护区的方法，以提高安全率的性能，防止最脆弱的子区域（用户区域外）的恶意接收器的存在。相应的保密率，然后推导出分析作为一个功能的保护区，这验证了很大的保密率的改善，通过优化形状的保护区在使用中。此外，我们表明，毫米波链路的最佳保护区形状似乎是保护角度与距离尺寸之间的折衷，否则将形成仅保护6 GHz以下链路的距离尺寸。我们还数值评估的影响，传输功率，保护区的大小，和无人机高度的second-rate性能的改善作为实际考虑。
2020-12-03 cs.IT math.IT
3D Placement and Orientation of mmWave-based UAVs for Guaranteed LoS Coverage
无人机（UAV）作为空中基站，由于其高度的灵活性和自主性，是提供无线通信的有前途的解决方案。此外，诸如延展实境等新兴服务需要高容量通信。为了实现这一点，毫米波（mmWave）和最近的太赫兹波段已经被考虑用于UAV通信。然而，在这些高频率下的通信需要到终端的视线（LoS），这些终端可能位于3D空间中，并且可能由于阻挡对象（如建筑物和树木）而具有极其有限的直视线（LoV）。在本文中，我们研究的问题，确定无人机的三维布局和方向，使用户有保证的LoS覆盖至少有一个无人机和无人机-用户对之间的信噪比（SNR）最大化。我们制定的问题作为一个整数线性规划（ILP）的问题，并证明其NP-困难。接下来，我们提出了一个低复杂度的基于几何的贪心算法来有效地解决这个问题。我们的仿真结果表明，该算法（几乎）总是保证LoS覆盖所有用户在所有考虑的模拟设置。
2021-04-27 cs.IT cs.MA cs.NI
Mobility Support for Millimeter Wave Communications: Opportunities and Challenges
毫米波（mmWave）通信技术为支持动态场景和应用中的5G和B5 G无线网络提供了一种潜在且有前途的解决方案。然而，移动性给毫米波应用带来了许多挑战和机遇。为了解决这些问题，我们对移动场景中支持毫米波通信的机会和技术进行了调查。首先，我们总结了毫米波通信的移动应用场景，包括室内无线局域网（WLAN）或无线个域网（WPAN），蜂窝接入，车辆到一切（V2X），高速训练（HST），无人机（UAV）和新的空间-空气-地面-海洋通信场景。然后，针对不同应用场景下用户移动性对系统性能的影响，介绍了毫米波系统中几种典型的移动性模型，包括人移动性、车辆移动性、高速训练移动性和船舶移动性。接下来，我们调查毫米波应用的关键挑战和现有的解决方案，如信道建模，信道估计，抗阻塞和容量提高。最后，我们讨论了有关移动感知毫米波通信，值得进一步研究的开放问题。特别是，我们强调未来的异构移动网络，动态资源管理，人工智能（AI）的移动性和地理信息的整合，大型智能表面和可重构天线技术的部署，最后，太赫兹（THz）通信的演变。
2022-05-18 cs.IT math.IT
Machine-Learning Beam Tracking and Weight Optimization for mmWave Multi-UAV Links
毫米波（mmWave）混合模拟数字波束形成是一种很有前途的方法，可以满足多无人机（UAV）系统的低延迟约束，作为灵活部署的网络基础设施。然而，在高度动态的多无人机环境中，模拟波束跟踪成为一个关键的挑战。以频谱效率为代价的额外导频传输的开销被证明是必要的，以实现操作中的高弹性。一种处理UAV的高动态的有效方法将机器学习，特别是Q学习应用于模拟波束跟踪。所提出的基于Q学习的波束跟踪方案使用当前/过去的观测来设计来自环境的奖励以促进预测，这显著地提高了数据传输和波束切换的效率。给定所选择的模拟波束，数字波束成形的目标是最大化SINR。接收到的导频信号被用来近似期望的信号和干扰功率，这产生SINR测量以及最佳数字权重。由于基于接收功率选择的模拟波束不能保证混合波束形成实现最大化SINR，因此我们在波束跟踪期间保留额外的模拟波束作为候选。模拟波束与其数字权重的组合实现最大SINR，从而为混合波束形成提供了最佳解决方案。
2019-10-29 cs.IT eess.SP math.IT
Decentralized Model Dissemination Empowered Federated Learning in mmWave Aerial-Terrestrial Integrated Networks
预计包含无人机（UAV）安装中继的空中-地面综合网络将在5G时代后提供更好的覆盖和连接。同时，联邦学习（FL）是一种很有前途的分布式机器学习技术，用于建立推理模型在无线网络中，由于其能够维护用户的隐私和减少通信开销。然而，现成的FL模型在中央参数服务器（CPS）处聚合全局参数，增加了能耗和延迟，并且低效地利用分布式用户设备（UD）的无线电资源块（RRB）。本文提出了一种资源有效的FL框架，称为FedMoD（\textbf{fed} erated learning with \textbf{mo} del \textbf{d} issemination），毫米波（mmWave）的空中-地面综合网络具有以下两个独特的特点。首先，FedMoD提出了一种新的分布式模型分发算法，该算法通过无人机到无人机和设备到设备（D2 D）通信将无人机用作本地模型聚合器。因此，FedMoD（i）增加了开发FL模型的参与者UD的数量，（ii）实现了全局模型聚合，而不涉及CPS。其次，FedMoD使用无线电资源管理（RRM）在空中学习延迟的约束下降低FL的能量消耗。为了实现这一点，通过利用图论，FedMoD优化了将视线（LOS）UD调度到毫米波链路上的合适UAV/RRB以及经由覆盖D2 D通信将非LOS UD调度到可用LOS UD。广泛的模拟表明，分散的FedMoD提供了相同的收敛速度性能相比，传统的FL框架…
2023-02-28 cs.IT math.IT
Resource Management for Transmit Power Minimization in UAV-Assisted RIS HetNets Supported by Dual Connectivity
本文提出了一种新的方法，以提高性能的异构网络（HetNet）支持的双连接（DC），采用多个无人机（UAV）作为被动中继，携带可重构智能表面（RIS）。更具体地说，RIS部署在称为UAVs-RIS的UAV之下，UAVs-RIS在空中的微波（$μ$ W）信道上操作，以维持与地面用户的强视距（LoS）连接。宏小区基于正交多址（OMA）在$μ$ W信道上操作，而小型基站（SBS）基于非正交多址（NOMA）在毫米波（mmW）信道上操作。我们研究了通过联合优化每个无人机的轨迹/速度、RIS的相移、子载波分配和每个BS的主动波束形成器来最小化总发射功率的问题。底层问题是高度非凸的，全局最优解是棘手的。为了处理它，我们将原问题分解为两个子问题，即，一个处理UAV的轨迹/速度、RIS的相移和用于$μ$ W的子载波分配的子问题;以及一个用于毫米波的主动波束形成设计和子载波分配的子问题。特别是，我们通过开发一种分布式算法，通过决斗深度Q网络（DQN）学习方法解决了第一个子问题，从而实现了更好的策略评估。然后，我们解决了主动波束形成的设计和子载波分配的毫米波通过连续凸近似（SCA）方法。仿真结果表明，所提出的资源分配计划相比，其他基线计划的有效性。特别是，它揭示了通过部署UAVs-RIS，发射功率可以降低6 dBm，同时保持类似的保证QoS。
2021-06-24 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
Non-Orthogonal Multiple Access for UAV-Aided Heterogeneous Networks: A Stochastic Geometry Model
在这项工作中，我们探讨了部署无人机（UAV）作为空中基站（ABS）与子6 GHz频段和小小区地面基站（TBS）与毫米波（mmWave）波段的混合异构网络（HetNets）的潜在好处。提出了一种灵活的基于非正交多址接入（NOMA）的用户关联策略。利用随机几何的工具，推导了真实空对地（A2 G）信道和地对地（G2 G）信道条件下，基于LoS球阻塞模型的关联概率、覆盖概率和频谱效率的解析表达式.最后，我们提出的混合HetNet的数值结果的见解。我们证实：i）通过适当地设置功率分配因子和目标信号干扰噪声比（SINR）阈值，所提出的NOMA使能的HetNet能够实现比OMA使能的ABS更优越的性能; ii）在NOMA使能的ABS层中存在关联概率和频谱效率之间的折衷; iii）启用NOMA的ABS层的覆盖概率和频谱效率在很大程度上受不完美连续干扰消除（ipSIC）系数、功率分配因子和SINR阈值的影响; iv）与仅低于6 GHz的ABS相比，当毫米波视线（LoS）链路可用时，毫米波使能的TBS能够增强HetNet的频谱效率。
2021-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
GPS-Aided Deep Learning for Beam Prediction and Tracking in UAV mmWave Communication
Department of Intelligent Mechatronics Engineering, and Department of Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University（智能机电工程系，智能无人机融合工程系，世宗大学）
提出一种GPS辅助深度学习模型，通过位置数据映射波束索引，同时预测UAV毫米波通信的当前与未来最优波束，在保证95%预测准确率的同时将开销降低约93%。
2025-07-11 cs.IT cs.LG eess.SP
Beam Switching Based Beam Design for High-Speed Train mmWave Communications
针对高速列车毫米波通信中窄波束切换频繁、宽波束信号弱的问题，提出两种含交替执行阶段的顺序波束设计方案，通过转化优化问题降低计算复杂度且性能损失小。
2024-11-27 cs.IT eess.SP math.IT
Analog Beam Tracking in Linear Antenna Arrays: Convergence, Optimality, and Performance
毫米波（mmWave）通信的方向性在服务于快速移动的移动终端时产生了重大挑战，高速车辆、火车和无人机。在使用模拟天线阵列的毫米波系统中，由于移相器控制中的固有非凸性，该挑战加剧。在本文中，我们开发了一种递归波束跟踪算法，可以同时实现快速跟踪速度，高跟踪精度，低复杂度，低导频开销。在静态情况下，该算法以很高的概率收敛到波束跟踪的最小Cramér-Rao下界（CRLB）。在动态的情况下，即使在信噪比低至0 dB，我们的算法是能够跟踪移动随机移动的绝对角速度为10-20度每秒，每秒仅使用5个导频符号。如果与简单的TDMA导频模式结合，该算法可以跟踪5G配置中的数百个高速移动设备。仿真结果表明，该算法的跟踪性能优于现有的几种算法。
2017-11-29 cs.IT math.IT
Angle Feedback for NOMA Transmission in mmWave Drone Networks
在本文中，我们考虑一个无人机（UAV）的无线网络使用非正交多址（NOMA）传输毫米波频率提供宽带数据的频谱效率的方式在热点场景。NOMA发射器收集关于用户信道质量的信息的必要性成为实际部署中的主要缺点。因此，我们考虑各种有限的反馈方案的NOMA传输，以减轻跟踪和反馈完整的信道状态信息（CSI）的用户的复杂性。特别是，通过波束成形，我们允许NOMA利用空间域，因此用户角度出现作为一个有前途的（但新颖的）有限的反馈方案。我们表明，随着NOMA传输的用户区域变宽，用户在发射机侧的角度变得更加独特，使得用户角度反馈在这种情况下比距离反馈更好的选择。我们严格推导和分析NOMA传输的中断和速率性能，考虑到各种用户订购策略，包括完整的CSI，角度和距离反馈方案。我们的分析结果NOMA中断总和率使用这些反馈方案匹配密切与模拟，并提供了有用的见解，适当选择有限的反馈方案，不同的部署几何形状和操作配置。
2019-02-28 cs.IT math.IT
Robust Train-to-Train Transmission Scheduling in mmWave Band for High Speed Train Communication Systems
针对毫米波T2T通信易遮挡问题，本文构建全双工移动中继MINLP调度模型，并提出含中继、模式选择与调度的低复杂度启发式算法，提升完成流数、吞吐量与鲁棒性。
2023-08-19 cs.IT cs.NI math.IT
