Miniature UAV-Aided Cooperative THz Networks with Reconfigurable Energy Harvesting Holographic Surfaces
本文提出一种微型无人机搭载可重构全息表面进行能量收集的协作太赫兹网络，通过两阶段优化NOMA功率系数和飞行轨迹，显著提升能量效率。
2025-10-06 eess.SP
Curriculum-Guided Heterogeneous Multi-Agent Intelligence for Multi-UAV Cooperative ISAC
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Nanjing University（南京大学）；Southeast University（东南大学）；China Mobile Zijin Innovation Institute（中国移动紫金创新研究院）
提出一种基于课程学习的异构近端策略优化算法，通过联合轨迹-波束赋形优化解决多无人机与地面基站协同ISAC中的后验克拉美-罗界最小化问题，实现感知性能提升30%以上。
2026-05-22 eess.SP
Decentralized Semantic Communication and Cooperative Tracking Control for a UAV Swarm over Wireless MIMO Fading Channels
针对无人机群在MIMO衰落信道下的语义通信与协同跟踪控制问题，提出动态模型与漂移加惩罚优化，推导闭式最优解并建立稳定条件，显著优于现有方法。
2024-11-09 cs.SY eess.SP eess.SY
Cooperative Sense and Avoid for UAVs using Secondary Radar
本文提出一种基于二次监视雷达Mode S操作的无人机协同感知与避让算法，通过仰角估计实现高精度测距和径向速度估计，并利用风险分类机制保障无人机安全导航。
2024-03-24 eess.SP
Cooperative UAV-mounted RISs-assisted Energy-efficient Communications
本文研究协作式无人机搭载RISs辅助的蜂窝网络节能通信，提出改进算法INSGA-II-CDC联合优化基站波束成形、UAV-RIS部署与相移，以最大化用户最低与总可用速率并最小化能耗，仿真验证了其有效性与可实现性。
2025-09-15 eess.SP
On the Performance of Low-Altitude UAV-Enabled Secure AF Relaying with Cooperative Jamming and SWIPT
提出了一种新的协同安全无人机（UAV）辅助传输协议，其中源（Alice）在地面窃听者（Eve）存在的情况下，通过能量受限的UAV安装放大转发（AF）中继向目的地（Bob）发送机密信息。我们采用目的地辅助协同干扰（CJ），以及同时无线信息和功率传输（SWIPT）在无人机安装中继，以提高物理层安全（PLS）和传输可靠性。假设一个低空无人机，我们推导出连接概率（CP），保密中断概率（SOP），瞬时保密率，和平均保密率（ASR）的建议协议在空-地（AG）信道，这是建模为莱斯衰落与仰角相关的参数。通过仿真，我们验证了我们的理论结果，并证明显着的性能改善，我们的协议相比，传统的传输协议与地面中继和基于无人机的传输协议，没有目的地辅助干扰。最后，我们评估了不同的系统参数和不同的无人机的位置对所提出的协议的ASR的影响。
2019-06-17 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Cooperative Secure Transmission in Multi-UAV Enabled Wireless Networks
研究了一种多个潜在窃听者存在下的多无人机协同安全传输方案。具体而言，多个源无人机（SUAVs）向多个合法地面用户发送机密信息，同时多个干扰无人机（JUAVs）协同向多个窃听者发送干扰信号，以提高合法用户的可达保密率。考虑到无人机的能量预算有限，本文的目标是在无人机机动性和最大发射功率约束下，通过联合优化无人机轨迹、发射功率和用户调度，最大化系统保密能量效率（SEE），即单位能量消耗可达到的保密率。由此产生的优化问题是一个非凸的混合整数分数优化问题，这是具有挑战性的解决。将原问题分解为3个子问题，利用块坐标下降法和Dinkelbach方法，结合逐次凸逼近技术，提出了一种高效的迭代算法.仿真结果表明，所提出的方案优于其他基准显着的系统SEE。
2019-12-04 cs.IT eess.SP math.IT
A Cooperative NOMA User Pairing in UAV-Based Wireless Networks
针对无人机辅助无线网络，本文提出基于距离的联合 NOMA 用户配对与资源分配方法及两种节点配对策略，以提升下行公平吞吐量和资源利用效率。
2022-12-24 cs.IT eess.SP math.IT
Cooperative Downlink Interference Transmission and Cancellation for Cellular-Connected UAV: A Divide-and-Conquer Approach
视距空-地信道是无人机通信中的重要干扰源。在本文中，我们提出了一种新的基站（BS）合作波束形成（CB）技术的蜂窝下行链路，以减轻强干扰所造成的同信道地面传输到无人机。除了传统的CB通过合作发送UAV的消息之外，UAV的服务BS利用新颖的干扰传输方案来有效地抑制对UAV的地面干扰。具体地，同信道地面用户的消息与UAV的服务BS共享，并经由CB发送，以消除它们在UAV处产生的干扰。为了在用于UAV信号增强和干扰消除的CB增益之间进行平衡，我们的目标是通过联合优化用于发送UAV和同信道地面用户消息的所有服务BS处的功率分配来最大化UAV的接收信号与干扰加噪声比。首先，我们在一个特殊的情况下，推导出该问题的封闭形式的最优解，并得出有用的见解。然后，我们提出了一个算法，以解决问题的最佳在一般情况下。由于最佳解决方案需要集中实施与BS之间的过度消息/信道信息交换，我们进一步提出了一种分布式算法，适合于实际的实施，基于一种新的分而治之的方法，每个同信道BS将其感知到的干扰到无人机分成多个部分，每个部分将被取消由不同的服务BS的无人机与其最大的努力。数值结果表明，所提出的集中式和分布式CB计划与干扰传输和消除（ITC）可以显着优于传统的CB没有应用ITC。
2019-11-25 cs.IT eess.SP math.IT
Accelerating Multi-UAV Collaborative Sensing Data Collection: A Hybrid TDMA-NOMA-Cooperative Transmission in Cell-Free MIMO Networks
本研究针对多无人机协同感知数据收集场景，采用无蜂窝MIMO网络管控干扰，提出融合TDMA、NOMA与协作传输的混合策略，通过联合优化任务拆分比例与传输方案，有效缩短感知任务完成时间。
2024-11-04 cs.IT eess.SP math.IT
Stochastic Analysis of Cooperative Satellite-UAV Communications
研究了一种卫星-无人机（UAV）双跳协作通信系统，该系统包括一颗卫星（S）、一组簇首（CH），它们分别与一组均匀分布的UAV通信。具体地，这些CH用作空中解码和转发中继，以将S发送的信息转发给UAV。此外，自由空间光（FSO）和射频（RF）技术分别采用S-CH和CH-UAV链路，以利用FSO的高方向性长距离传输和RF的全向覆盖能力。CH在三维空间中的位置遵循Matérn硬核点过程II型，其中每个CH不能比预定义的距离更接近任何其他CH。在性能建模过程中，考虑了三种不同的情况：无干扰、干扰主导和干扰和噪声情况。然后，研究了S-CH链路和CH-UAV链路在三种情况下的覆盖性能，推导了两种链路覆盖概率的解析表达式。推导了无干扰情况下S-CH链路和CH-UAV链路上CP的渐近表达式。最后，数值结果验证了我们提出的分析模型，从而得出一些有意义的结论。
2021-03-18 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
Cooperative UAV-Relay based Satellite Aerial Ground Integrated Networks
针对后5G时代地面网络容量不足的问题，提出卫星空天地一体化网络下的协作无人机中继部署框架，结合低轨卫星与放大转发模式无人机中继的信号提升信噪比，有效改善用户服务质量。
2024-10-09 cs.SY eess.SP eess.SY
Formation Control for CRLB-Optimal Cooperative Sensing in Low-Altitude Wireless Networks
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；The Education University of Hong Kong（香港教育大学）；Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））；Liaoning Petrochemical University（辽宁石油化工大学）；Shenzhen University（深圳大学）
本文提出了一种分布式编队控制策略，用于低空无线网络中实现CRLB最优的协同感知，通过优化无人机编队几何结构提升感知精度。
2026-02-27 eess.SP
Uplink Cooperative Interference Cancellation for Cellular-Connected UAV: A Quantize-and-Forward Approach
空中-地面干扰是在具有传统地面用户和新的无人机（UAV）用户的蜂窝网络中实现高频谱效率的主要障碍。由于其与地面的强视距（LoS）信道，UAV在其上行链路/下行链路通信中可能对大量非关联但共信道的基站（BS）造成/遭受严重干扰。在这封信中，我们提出了一种新的合作干扰消除（CIC）的无人机的上行链路通信，以减轻其强干扰的同信道基站，这只需要每个同信道基站和它的相邻的帮助BS之间的本地合作。具体地，不服务于UAV的通信信道中的任何用户的帮助BS将它们从UAV接收到的信号转发到它们的辅助同信道BS，该辅助同信道BS然后处理量化信号及其自己的接收信号，以经由通过线性/非线性干扰消除技术（ICT）消除UAV的信号来解码其服务的地面用户的消息。我们推导出建议的CIC方案与不同的ICT作为无人机的发射功率和速率的函数的可实现的速率，从而揭示了条件下，建议的CIC方案优于现有的CIC方案的基础上的解码和转发（DF）操作的帮助BS。
2020-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
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
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
Sensing Performance of Cooperative Joint Sensing-Communication UAV Network
提出一种利用波束共享的协作式联合感知通信无人机网络，通过理论分析与仿真确定了总功率约束下最优无人机数量与感知波束功率。
2023-04-04 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Enabled Cooperative Jamming for Covert Communications
这项工作采用了无人机（UAV）作为干扰机，以帮助从发射机爱丽丝到接收机鲍勃的隐蔽通信，其中无人机发送具有随机功率的人工噪声（AN），以故意对管理员威利造成干扰。在所考虑的系统中，无人机的轨迹对隐蔽通信性能至关重要，因为无人机发送的AN也会对Bob产生干扰。为了最大限度地提高系统性能，我们制定了一个优化问题，联合设计无人机的轨迹和爱丽丝的发射功率。公式化的优化问题是非凸的，并且通常通过传统的迭代（CI）方法来求解，该方法需要基于泰勒展开式的多次近似和对UAV的轨迹的初始化。为了消除这些要求，这项工作，第一次，开发了一个几何（GM）的方法来解决优化问题。通过对隐蔽性约束的分析，将联合优化问题转化为对无人机航迹和发射功率的单独优化。我们的测试表明，GM方法可以显着优于CI方法，在实现更高的平均隐蔽率和GM方法的复杂性低于CI方法。
2022-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed UAV-enabled zero-forcing cooperative jamming scheme for safeguarding future wireless networks
在这项工作中，我们调查的影响，两个合作的无人机（UAV）为基础的干扰机的保密性能的地面无线网络中存在的窃听。为此，我们调查的秘密区域相关的指标，干扰覆盖和干扰效率。此外，我们提出了一种混合度量，所谓的加权秘密覆盖（WSC）和虚拟分布式多输入多输出（MIMO）为基础的迫零预编码方案，以避免干扰的影响，合法的接收机。为了评估这些指标，我们推导出一个封闭形式的基于位置的度量，保密性的改善。数学推导和仿真比较表明，所提出的迫零方案提高了WSC的保密性能，为提高干扰效率提供了条件。它们还显示了合法发射机周围固定轨道上无人机的定位趋势以及最佳保密的功率分配趋势。
2021-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Assisted Cooperative & Cognitive NOMA: Deployment, Clustering, and Resource Allocation
协作和认知非正交多址接入（CCR-NOMA）已被认为是克服频谱稀缺问题并支持下一代无线网络中设想的大规模连接的有前途的技术。在本文中，我们研究部署的无人机（UAV）作为中继，公平地服务于大量的二次用户在热点区域。UAV部署算法必须联合考虑用户聚类、信道分配和资源分配子问题。我们提出了一种解决方案，获得用户聚类和信道分配的基础上，最佳的资源分配为一个给定的无人机位置。为此，我们推导出封闭形式的最佳功率和时间分配，并显示它提供了最佳的最大最小公平吞吐量消耗更少的能量和时间比几何规划。基于最优资源分配，还以封闭形式提供了最优覆盖概率，其考虑了信道估计误差、硬件损伤和主网络干扰。最佳的覆盖概率使用建议的最大-最小公平用户聚类和信道分配方法。结果表明，所提出的方法实现了100%的准确性，在超过五个数量级的时间比最佳基准。
2020-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-Based UAV Path Planning for Data Collection with Integrated Collision Avoidance
针对多无人机非协作场景下的物联网数据采集与避障问题，提出基于D3QN的无环境先验路径规划方法，实现高成功率、高采集率和低碰撞率的实时导航。
2023-12-11 eess.SP
Cellular Controlled Cooperative Unmanned Aerial Vehicle Networks with Sense-and-Send Protocol
School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院）
本文提出了一种细胞控制无人机传感网络，通过协同完成传感任务，采用感知-发送协议，优化轨迹、传感位置和无人机调度以最小化任务完成时间。
2018-05-30 cs.SY eess.SP eess.SY
On the Energy Efficiency of THz-NOMA enhanced UAV Cooperative Network with SWIPT
针对THz频段SWIPT辅助的无人机协作网络，提出通过联合优化NOMA功率分配系数、SWIPT功率分割比和无人机轨迹来最大化能效的两阶段交替优化方案，经数值验证优于多种基准方案。
2023-11-06 cs.IT eess.SP math.IT
Latent Semantic State Estimation for Reliable Swarming of UAVs under Intermittent Connectivity
Institute for Advanced Computing and Bradley Dept. of Electrical and Computer Engineering Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学高级计算研究所与布拉德利电气与计算机工程系）
针对间歇空-空通信下无人机集群协同侦察的问题，提出带记忆增强的潜在语义状态估计框架，采用集中式训练与分布式执行，仿真显示其性能接近全连通集群且鲁棒性良好。
2026-08-11 eess.SP
UW-OCDM for Low-Altitude UAV Communication and Cooperative Sensing
针对低空无人机高移动性场景，提出UW-OCDM波形及配套通信、协同感知方案，实现可靠通信与鲁棒定位，降低了相关复杂度与开销。
2026-08-27 cs.IT eess.SP math.IT
Secrecy Rate of the Cooperative RSMA-Aided UAV Downlink Relying on Optimal Relay Selection
协作速率分裂（CRS）方案，提出了从传统的速率分裂（RS），并依赖于转发的中继用户的RS消息的一部分。在保密性增强方面，已经表明，CRS优于其非合作对应的两个用户的多输入单输出（MISO）广播信道（BC）。考虑到6 G的大规模连接需求，我们将现有的安全两用户CRS框架推广到多用户框架，其中必须选择最高安全性的用户作为中继节点。本文研究了在有外部窃听者存在的情况下，多天线无人机基站（UAV-BS）为一组用户提供服务的无人机辅助下行链路网络中最大化最坏情况保密率（WCSR）的问题。我们考虑一个实际的情况下，只有不完美的信道状态信息的前夕是在UAV-BS。因此，我们提出了一种鲁棒的安全资源分配算法，该算法通过联合优化安全中继用户选择（SRU S）和网络参数分配问题（包括RS发送预编码器、消息分裂变量、时隙共享和功率分配）来最大化WCSR。为了避免由此产生的非凸性，由于由SRUS施加的离散变量，我们提出了一个两阶段的算法，其中SRUS和网络参数分配在两个连续的阶段完成。关于SRUS，我们研究了集中式和分布式协议。另一方面，为了联合优化网络参数分配，我们采用序贯参数凸近似（SPCA）算法。我们的数值结果表明，所提出的解决方案显着优于现有的基准广泛的网络负载的WCSR。
2022-10-08 cs.IT eess.SP math.IT
Trajectory Optimization for Cooperative Dual-band UAV Swarms
Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）；The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；Karlstad University（卡尔斯塔德大学）
本文针对带宽需求大且容忍延迟的应用，提出双频无人机轨迹优化框架，通过混合非线性规划问题优化无人机路径和停靠点，以最小化总服务时间。
2018-07-25 cs.RO cs.SY eess.SP
Cooperative system of emission source localization based on SDF
针对城市化环境下发射源精准定位需求，提出由多架无人机构成无线传感器网络、基于频谱感知和信号多普勒频率方法的协同定位系统，仿真验证其效能优于单无人机方案。
2018-05-01 cs.IT eess.SP math.IT
An Embodied Multiagent Framework Based on Token Communications for Cooperative ISAC
Tsinghua University（清华大学）；State Key Laboratory of Space Network and Communications, Tsinghua University（空间网络与通信国家重点实验室（清华大学））；Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心（清华大学））
针对低空经济对无人机协作ISAC的需求，本文提出SI-TokCom框架，通过令牌通信实现具身无人机智能体的高效协作，在保证通信与感知速率的同时降低推进能量，性能优于局部基准。
2026-10-09 cs.MA eess.SP
UWB-Based Localization for Multi-UAV Systems and Collaborative Heterogeneous Multi-Robot Systems: a Survey
Fudan University（复旦大学）；University of Turku（图尔库大学）
近年来，超宽带技术作为GNSS拒绝环境中的定位的鲁棒解决方案而出现。特别是，与其他无线定位解决方案相比，其高精度使更广泛的协作和多机器人应用场景成为可能，能够取代更复杂和昂贵的运动捕获区域，用于精度在几十厘米量级就足够的用例。我们提出了第一次调查的UWB定位集中在多无人机系统和异构多机器人系统。我们发现，以前的文献综述没有考虑深入的挑战，在空中导航和导航与多个机器人，而且在异构多机器人系统。特别是，据我们所知，这是第一次调查，以审查在UWB为基础的（i）方法，使特设和动态部署;（ii）协作定位技术;（iii）合作传感和合作机动，如无人机对接在移动平台上的最新进展。最后，我们还回顾了现有的数据集，并讨论了这种技术在GNSS拒绝环境中的本地化和多机器人系统中的协作的潜力。
2020-04-28 cs.RO eess.SP
A Visual Cooperative Localization Method for Airborne Magnetic Surveying Based on a Manifold Sensor Fusion Algorithm Using Lie Groups
Shenyang Aerospace University（沈阳航空航天大学）；International Digital Economy Academy（国际数字经济学院）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
针对GNSS拒止环境下机载磁测中传感器隔离导致的定位难题，提出结合视觉处理模块和改进流形传感器融合算法的视觉协同定位方法，经真实飞行实验验证实现厘米级单轴和分米级3D定位精度。
2024-10-10 cs.RO cs.SY eess.SP
