Predictive Position Control for Movable Antenna Arrays in UAV Communications: A Spatio-Temporal Transformer-LSTM Framework
针对无人机通信中可移动天线移动性与机械延迟不匹配问题，提出基于保密速率最大化与Transformer-LSTM时空预测的MA-UAV协同控制框架，显著提升了天线位置预测精度与通信可靠性。
2025-08-14 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Wireless Power Transfer with Directional Antenna: A Two-User Case
本文考虑了一种无人机无线电能传输系统，该系统由一架配备定向天线的无人机提供无线电能，为地面上的两个能量接收器充电。在这种设置下，我们通过联合优化UAV的高度、轨迹和发射波束宽度，最大化两个ER在特定的有限充电时段内接收的公共（或最小）能量，受限于UAV的最大速度约束以及最大/最小高度和波束宽度约束。然而，共同的能量最大化是一个非凸优化问题，通常很难得到最优解。为了解决这个问题，我们首先忽略无人机的最大速度限制，并最佳地解决放松的问题。松弛问题的最优解表明，无人机应悬停在两个对称的位置在整个充电期间，与相应的高度和波束宽度优化。其次，在考虑最大速度约束的情况下，对原问题进行了研究，提出了一种基于松弛问题最优解的启发式悬停-飞行-悬停轨迹设计方法。数值结果验证，由于采用定向天线与自适应波束宽度和高度控制，我们提出的设计显着提高了共同的能量接收的两个ER，相比其他基准计划。
2018-05-10 cs.IT math.IT
Joint Altitude and Beamwidth Optimization for UAV-Enabled Multiuser Communications
在这封信中，我们研究了多用户通信系统，使无人机（UAV），配备了可调波束宽度的定向天线。我们提出了一个飞行悬停和通信协议，地面终端（GT）被划分成不相交的集群，依次由无人机服务，因为它悬停在相应的集群中心。我们共同优化无人机的飞行高度和天线波束宽度的吞吐量优化在三个基本的多用户通信模型，即无人机使能的下行链路多播（MC），下行链路广播（BC），和上行链路多址接入（MAC）。我们的研究结果表明，最佳无人机高度和天线波束宽度关键取决于所考虑的通信模型。
2017-11-07 cs.IT math.IT
Massive MIMO for Communications with Drone Swarms
我们说明了大规模MIMO与无人机（UAV）通信的潜力。我们考虑的情况下，多个单天线无人机同时与地面站（GS）配备了大量的天线进行通信。具体来说，我们讨论了可实现的上行链路（无人机GS）的能力性能的情况下，视线（LoS）的条件。我们开发了一个现实的几何模型，其中包括一个任意方向的GS和无人机天线元件的极化失配损失的特点，由于无人机的运动和方向发生。推导了具有估计信道状态信息的最大比合并接收机的各态历经速率下界的封闭形式表达式。对于均匀线阵和矩形阵，也确定了使UAV实现的遍历速率最大化的最佳天线间距。结果表明，当无人机是球形均匀分布在GS周围，遍历率每无人机最大化的天线间距等于半波长的整数倍。
2017-12-08 cs.IT math.IT
Spectrum Sharing between Directional-Antenna- Equipped UAV System and Terrestrial Systems
基于无人机（UAV）的应用，例如监视系统和无线中继，正吸引学术界和工业领域越来越多的关注。高性能的空中通信系统是它们的关键使能器之一。然而，由于无线电波在空对地信道中的低衰减，空中和地面通信系统之间的干扰会严重影响其通信性能，极大地限制了无人机的潜在应用。针对这一问题，提出了一种多无人机通信系统与地面系统之间的频谱共享策略，在该系统中，无人机和地面站都配备了定向天线。选择GS位置，并且使用来自地面通信系统上的频谱监测的先验知识预先定义使用某些频谱资源的UAV的可飞行区域，以最小化干扰并最大化UAV的可飞行区域，而不是用于干扰消除的低效率动态信道感测和分配。通过一个多无人机视频传输系统和地面无线局域网（WLAN）系统在5.7GHz频段的频谱共享的案例研究进行了仿真。仿真结果表明，由于所提出的系统，整个区域可以使无人机飞行。
2022-02-01 cs.IT math.IT
Multiple Antenna Aided NOMA in UAV Networks: A Stochastic Geometry Approach
本文研究了多输入多输出（MIMO）非正交多址接入（NOMA）辅助无人机（UAV）网络。利用随机几何模型，提出了一种新的三维无人机框架，为随机漫游的NOMA用户提供无线服务。为了评估所提出的框架的性能，我们推导出MIMO-NOMA增强的无人机网络的中断概率和遍历率的解析表达式。我们研究了易于处理的上限为整个拟议的框架，推导出渐近的结果，干扰源的发射功率成比例或固定的无人机的情况下。为了获得更多的见解所提出的框架，我们调查的多样性阶数和高信噪比（SNR）斜率的MIMO-NOMA辅助无人机网络。我们的结果证实：i）NOMA增强的UAV网络的中断概率在很大程度上受NOMA用户的目标传输速率和功率分配因子的影响;以及ii）对于干扰功率与UAV功率成比例的情况，存在用于中断概率的错误平层。
2018-05-14 cs.IT math.IT
UAV Swarm Enabled Aerial Movable Antenna System for Low-Altitude Economy: From Far-Field to Near-Field Communication
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City（智慧城市物联网国家重点实验室）；University of Macau（澳门大学）；National Mobile Communications Research Laboratory（移动通信国家重点实验室）；Southeast University（东南大学）；Department of Information Engineering, the Chinese University of Hong Kong（香港中文大学信息工程系）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；School of information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系）
本文提出基于无人机群的近场空中可移动天线通信系统，通过优化无人机轨迹和波束成形提升通信速率，实现低空经济型通信。
2026-02-14 cs.IT math.IT
RIS-Aided Fluid Antenna Array-Mounted UAV Networks
本文针对搭载流体天线的RIS辅助无人机下行网络，提出联合优化波束成形、无人机部署与天线位置的BRAUD方案，仿真验证其在多类基准中速率性能最优。
2025-01-16 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
Rotatable Antenna Meets UAV: Towards Dual-Level Channel Reconfiguration Paradigm for ISAC
本文提出在无人机上部署可旋转天线，构建双层级信道重构框架，通过联合优化天线旋转、波束成形与轨迹，实现ISAC中感知与通信性能的灵活权衡，并显著扩大可达权衡区域。
2025-10-17 cs.IT math.IT
UAV-Enabled ISAC with Fluid Antennas for Low-Altitude Wireless Networks
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Technical University of Berlin（柏林工业大学）
本文提出一种配备流体天线的无人机赋能ISAC框架，通过天线元素的移动性提升通信和感知性能，采用多目标优化方法在提升通信速率的同时降低角度估计的CRB，通过三次尺度优化框架联合优化波束成形、天线位置和无人机轨迹，验证了流体天线技术在无人机赋能ISAC系统中的有效性。
2026-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Wireless Communication for Low-Altitude Economy with UAV Swarm Enabled Two-Level Movable Antenna System
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；Southeast University（东南大学）
本文提出一种基于无人机蜂群的双层可移动天线系统，通过优化无人机和天线位置及波束成形，提升多用户通信速率。
2026-04-27 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Antenna UAV Data Harvesting: Joint Trajectory and Communication Optimization
无人机通信是一种扩展传统地面无线通信系统覆盖范围、提高系统吞吐量的有效技术。在本文中，我们考虑了一个无人机使能的无线传感器网络（WSN），其中多天线无人机被派遣到收集数据从一组传感器节点（SN）。目标是通过联合优化所有SN的传输调度和功率分配以及UAV的轨迹来最大化来自所有SN的最小数据汇集速率，这受到SN的最大发射功率和UAV的最大速度的实际约束。制定的优化问题是具有挑战性的解决，因为它涉及非凸约束和离散值变量。为了获得有用的见解，我们首先考虑忽略无人机速度约束的特殊情况，并基于拉格朗日对偶方法对其进行优化求解。结果表明，对于这个放松的问题，无人机应该悬停在有限数量的最佳位置与不同的持续时间一般。接下来，我们解决的一般情况下，制定的问题，其中无人机的速度约束被认为是提出了一个旅行商问题（TSP）为基础的轨迹初始化，其中无人机顺序访问的位置，在放松的问题，以最小的飞行时间。给定此初始轨迹，然后找到相应的传输调度和SN的功率分配，并通过应用块坐标下降（BCD）和逐次凸逼近（SCA）技术进一步优化无人机轨迹。最后，数值结果表明，所提出的多天线无人机数据采集方案的频谱和能量效率的增益，相比基准计划。
2020-02-23 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Harvesting in Unmanned Aerial Vehicle Networks with 3D Antenna Radiation Patterns
提出了一种分析框架，用于分析具有集群用户设备的无人机能量采集网络的能量覆盖性能。UE的位置被建模为泊松聚类过程（PCP），并且假设UAV位于用户聚类中心上方的特定高度处。因此，解决了以用户为中心的UAV部署。两种不同的模型被认为是视线（LOS）的概率函数，比较它们对网络性能的影响。此外，天线与甜甜圈形的辐射方向图在无人机和UE，和实际的3D天线辐射方向图对网络性能的影响进行了研究。首先，通过推导互补累积分布函数和概率密度函数来统计描述每层的路径损耗。在此之后，确定与每一层的关联概率，并且UAV网络的能量覆盖概率在单个高度水平处以及更一般地在多个高度处的UAV部署的关键系统和网络参数方面被表征。通过数值计算，我们已经表明，集群的大小和无人机高度的能量覆盖性能起着至关重要的作用。此外，能量覆盖概率显着影响天线的方向和网络中的无人机的数量。
2020-07-16 cs.IT eess.SP math.IT
Optimizing Cellular Networks for UAV Corridors via Quantization Theory
提出基于量化理论的蜂窝网络优化框架，通过调整基站天线倾角和发射功率，在保障地面用户性能的同时提升无人机走廊的覆盖与信号质量。
2023-08-02 cs.IT math.IT
Cellular UAV-to-UAV Communications
无人机（UAV）之间的可靠和直接通信可以促进无人机群中的自主飞行、碰撞避免和合作。在本文中，我们认为无人机到无人机（U2 U）通信的蜂窝网络，其中无人机发射-接收对共享相同的频谱与蜂窝地面用户（GUE）的上行链路（UL）。我们通过一个分析框架，包括现实的高度相关的信道模型，天线方向图，和实际的功率控制机制，这种设置的性能进行评估。我们的研究结果表明，虽然U2 U通信的存在可能会恶化的GUE的性能，这种影响是有限的，因为基站通过其天线旁瓣接收无人机干扰。此外，我们说明了所有链路的质量随着无人机高度的增加而降低-由于大量的视线干扰器-，以及如何通过改变无人机功率控制策略来权衡U2 U链路的性能与GUE的性能。
2019-04-10 cs.IT math.IT
Optimization and Deep Learning based Resource Allocation for UAV-Aided Wireless Communication with Rotatable Antenna Array
研究基于可旋转天线阵列的无人机辅助无线通信资源分配，通过联合设计RAA方向和波束成形最大化和速率。先提出基于惩罚对偶分解的优化框架，后又提出基于图神经网络的深度学习框架，仿真表明RAA性能优于传统，两种框架分别有高可靠性和快速计算的优势。
2026-07-10 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Fluid Antenna Systems for Multi-Target Wireless Sensing over LAWCNs
Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；Shenzhen Future Network of Intelligence Institute（深圳未来网络智能研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院）；Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（帝国理工学院电气电子工程系）
提出无人机搭载流体天线系统，通过联合优化轨迹、天线位置和波束成形，最小化多目标估计的克拉美-罗界，提升感知精度和可靠性。
2026-06-08 cs.IT eess.SP math.IT
Synergetic UAV-RIS Communication with Highly Directional Transmission
无人机在未来无线通信系统中的有效集成取决于对其有限能量的有意识使用，这限制了其飞行时间。可重构智能表面（RISs）可以与UAV结合使用，目的是在不增加UAV侧的复杂性的情况下改善通信性能。在本文中，我们提出了一种协同无人机RIS通信系统，利用无人机与高定向天线瞄准RIS。所提出的方案可以应用于所有的空对地RIS辅助网络和数值结果表明，它是优于的情况下，无人机利用全向天线或高定向天线瞄准地面节点。
2021-11-14 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
Can Movable Antenna-enabled Micro-Mobility Replace UAV-enabled Macro-Mobility? A Physical Layer Security Perspective
本文从物理层安全角度比较可移动天线微移动与无人机宏移动，发现前者在低功耗下更优，后者在资源充足时更佳，并提出混合方案以平衡安全与效率。
2025-06-24 cs.IT eess.SP math.IT
Fluid Antenna System-Enabled UAV Communications in the Finite Blocklength Regime
University College London（伦敦大学学院）；Yonsei University（延世大学）；Southeast University（东南大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文提出了一种基于流体天线系统的无人机通信框架，通过分析有限块长 regime 下的性能，解决了能量效率和部署策略优化问题。
2025-11-26 cs.IT math.IT
UAV-Enabled Communication Using NOMA
无人机（UAV）可以被部署为飞行基站（BS），以利用视线连接的强度并有效地支持无线通信的覆盖范围和吞吐量。本文研究了一种多用户通信系统，在该系统中，单天线无人机基站采用非正交多址（NOMA）为大量地面用户提供服务。在总功率、总带宽、无人机高度和天线波束宽度约束条件下，提出了最大最小速率优化问题。最大-最小速率优化的目标在所有优化变量（即，无人机高度、发射天线波束宽度、多个用户的功率分配和带宽分配）中是非凸的。提出了一种路径跟踪算法来解决该问题。接下来，正交多址接入（OMA）和脏纸编码（DPC）为基础的最大最小速率优化问题制定和各自的路径跟踪算法来解决它们。数值结果表明，NOMA优于OMA，并达到类似的DPC所达到的速率。此外，通过联合优化所有参数而不是优化参数的子集，观察到明显的速率增益，这证实了它们的联合优化的可取性。
2018-06-10 cs.IT math.IT
Modeling and Performance Analysis for Fluid Antenna System Enabled UAV Near-Field Communications
Southeast University（东南大学）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）；Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；University College London（伦敦大学学院）；Kyung Hee University（庆熙大学）
针对无人机近场通信的传统模型缺陷，提出动态端口可重构近场信道模型，开发FAS自适应子阵划分与信道增益选择策略，分析系统性能与复杂度，为动态场景FAS设计提供理论基础。
2026-08-11 cs.IT math.IT
UAV Fluid-Antenna Channel Acquisition under Intra-Scan Channel Aging
College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院）；School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）；Purple Mountain Laboratories, Nanjing（紫金山实验室）
本文针对无人机流体天线系统中顺序探测导致信道老化的问题，提出联合优化探测位置与停止时机的方法，通过动态估计器与协方差感知策略平衡信息与新鲜度，仿真验证了其在高移动性下的有效性。
2026-09-09 cs.IT math.IT
A 3D Tractable Model for UAV-Enabled Cellular Networks With Multiple Antennas
提出了一种三维点过程模型，该模型可用于大规模蜂窝网络中无人机（UAV）的部署，并可跟踪地分析网络的基本网络性能。提出的三维点过程是基于二维齐次标记泊松点过程（PPP）设计的，其中每个点及其随机标记分别唯一地对应于三维点过程中每个点的投影和高度。我们研究了所提出的3D点过程的一些重要的统计特性，并阐明了这些特性的一些重要见解，这些特性有助于分析支持无人机的蜂窝网络，其中所有配备有多个天线的无人机都部署在所提出的3D点过程中作为空中基站。所提出的3D点过程的显着特点在于其适用于实际的3D通道建模和分析的易处理性。分析了无人机蜂窝网络的下行覆盖性能，得到了简洁的表达式，并推导了一些特殊情况下的封闭式结果。最重要的是，他们的基本限制实现无小区的大规模天线阵列的特点时，协调所有的无人机联合执行非相干下行链路传输。最后，数值结果验证了本文的一些关键发现。
2020-12-29 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
Fluid Antenna System-Enabled UAV-to-Ground Communications
University College London（伦敦大学学院）；Department of Electronic Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学电子工程系）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Kuang-Chi Science Limited（光启科学有限公司）
本文提出了一种基于流体天线系统的无人机到地面通信性能分析方法，通过推导新的解析表达式和闭合形式解，实现了对双阴影衰落信道的高精度建模与性能评估。
2025-11-21 cs.IT math.IT
Secure Short-Packet Communications via UAV-Enabled Mobile Relaying: Joint Resource Optimization and 3D Trajectory Design
本文提出一种无人机作为移动解码转发中继的安全短包通信系统，通过块连续凸近似分解优化问题，联合优化编码块长度、发射功率和3D轨迹，以最大化有效平均保密吞吐量，仿真验证了性能提升。
2023-12-29 cs.IT eess.SP math.IT
Coverage Analysis of Cellular-Connected UAV Communications with 3GPP Antenna and Channel Models
为了诸如无人机（UAV）的空中平台的可靠和高效的通信，蜂窝网络被设想为同时为空中和地面用户设备（GUE）提供连接，这给针对地面服务定制的基站（BS）的现有模式带来了挑战。因此，我们专注于覆盖概率分析，调查空中和地面用户的共存，采用现实的天线和信道模型报告的第三代合作伙伴计划（3GPP）。采用齐次泊松点过程（PPP）描述基站分布，基站天线的下倾角度和天线阵数可调。同时，全向天线用于蜂窝用户。我们首先推导出覆盖概率的近似值，然后进行大量的模拟，以评估天线数量，下倾角，载波频率和用户高度的影响。一个重要的发现表明，高海拔用户的覆盖概率变得不敏感的下倾角。此外，我们发现，在一定的高度范围内的空中用户设备（AUE）可以实现相同或更好的覆盖概率比GUE，这提供了一个洞察蜂窝连接的空中通信的有效部署。
2021-05-28 cs.IT eess.SP math.IT
Unmanned Aerial Vehicle Assisted Cellular Communication
在本文中，我们考虑无人机（UAV）辅助蜂窝通信系统，其中无人机可用作放大转发（AF）中继。将无人机辅助通信下的有效信道建模为瑞利乘积信道，并推导出其遍历容量的严格下界。利用得到的下界，可以分析无人机发射功率和天线数量之间的权衡。或者，对于给定的用户和基站收发台（BTS）设置，可以导出UAV所需的发射功率和天线数量，以便在有UAV辅助通信的情况下比没有UAV辅助通信的情况下具有更高的遍历容量。
2018-06-27 cs.IT math.IT
Interference-Aware Queuing Analysis for Distributed Transmission Control in UAV Networks
针对非授权频段无人机网络，提出融合有限队列、时延到达与带内干扰的排队分析框架及IA-TC、IA-DTC算法，通过平衡队列丢包与低SINR传输错误最大化期望吞吐量。
2024-01-20 cs.IT math.IT
Fluid Antenna Array-Inspired Location-Posterior-Driven Subarray Sizing and Power Control for Two-Hop AF UAV Relaying
Southeast University（东南大学）；Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
该研究针对两跳AF无人机中继，受FAA启发提出位置后验驱动的子阵列尺寸与功率控制设计，可平衡阵列增益与指向鲁棒性，在t=8s时于0.15W预算下提升服务成功率并节省发射功率。
2026-08-18 cs.IT math.IT
Towards a Connected Sky: Performance of Beamforming with Down-tilted Antennas for Ground and UAV User Co-existence
为空中用户（例如蜂窝连接的无人机）提供连接是未来蜂窝系统的关键挑战。在本文中，使用共轭波束形成的同时内容交付与多个地面用户共存的AU进行了研究。特别地，考虑通过空间复用服务空中和地面用户的均匀分布的大规模多输入多输出使能的地面基站的内容递送网络。对于该模型，成功的内容递送概率被导出为系统参数的函数。各种系统参数，如天线下倾角，AU海拔高度，调度用户的数量，和天线的数量上可实现的性能的影响进行了研究。结果表明，每当AU的高度低于BS的高度，天线下倾角产生的AU和GU的性能之间的内在权衡。然而，如果AU高度超过BS高度，则以相当大的角度向下倾斜BS天线改善AU和GU两者的性能。
2019-07-11 cs.IT eess.SP math.IT
Short-Packet Communications over Multiple-Antenna Rayleigh-Fading Channels
出于目前的兴趣在超可靠，低延迟，机器型通信系统，我们调查的可靠性，吞吐量和延迟之间的权衡在多天线瑞利块衰落信道的信息传输。具体而言，我们获得有限块长度，有限SNR的上限和下限的最大编码率可实现在这样的信道上的分组错误概率的给定约束。数值证据表明，我们的边界严格界定最大编码速率已经短块长度（约100个符号的数据包）。此外，我们的界限揭示了存在的折衷之间的速率增益可通过扩展每个码字在所有可用的时间-频率-空间自由度，和速率损失所造成的需要估计的衰落系数在这些自由度。特别是，我们的边界允许我们确定最佳数量的发射天线和最佳数量的时间-频率分集分支，最大化的速率。最后，我们表明，无限块长度的性能指标，如遍历容量和中断容量产生不准确的吞吐量估计。
2015-12-16 cs.IT math.IT
Exploring the Interplay of Interference and Queues in Unlicensed Spectrum Bands for UAV Networks
本文提出分析框架研究非授权频段无人机网络中信号干扰与传输队列的相互作用，推导了基于信道衰落阈值$β$的数据包丢弃概率闭式表达式及总丢包率，揭示了其在平衡丢包与传输错误权衡中的作用。
2023-11-24 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis and Optimization for Jammer-Aided Multi-Antenna UAV Covert Communication
无人机（UAV）由于其高移动性和低成本而在充当临时空中基站（BS）和为下一代通信网络提供高数据率方面吸引了大量研究关注。为了保护用户的隐私，同时避免检测的看守，我们研究了干扰辅助无人机隐蔽通信系统，其目的是最大限度地提高用户的隐蔽率与优化的发射和干扰功率。无人机配备多天线，可同时为多个用户提供服务，提高服务质量。通过考虑一般的复合衰落和阴影信道模型，我们推导出精确的概率密度（PDF）和累积分布函数（CDF）的信号与干扰加噪声比（SINR）。得到的PDF和CDF被用来推导检测错误概率和隐蔽率的封闭形式的表达式。此外，隐蔽率最大化问题被制定为一个纳什讨价还价的游戏，纳什讨价还价的解决方案（NBS）被引入到研究用户之间的协商。为了解决NBS，我们提出了两个算法，即，采用基于粒子群优化的联合两阶段功率分配算法，在监狱长设定的最优检测门限下实现隐蔽性和高数据率。所有公式化的问题被证明是凸的，并分析了复杂性。数值结果验证了理论分析的正确性，表明了算法的有效性和成功性。
2022-02-02 cs.IT cs.PF math.IT
Mathematical Cell Deployment Optimization for Capacity and Coverage of Ground and UAV Users
提出受量化理论启发的通用数学框架，优化无线网络小区部署与天线配置，支持确定性节点和3D异构用户，证实联合优化BSs位置与天线参数能显著提升UAV服务且不影响GUE性能。
2025-02-02 cs.IT eess.SP math.IT
Movable-Antenna Assisted Energy Minimization in UAV-Enabled Mobile Edge Computing Systems
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院）；Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；University of Macau（澳门大学）
研究无人机支持的移动边缘计算系统中移动天线辅助的能量最小化问题，通过联合优化计算资源分配等参数，采用基于块坐标下降法的交替优化算法，实现显著节能。
2026-07-28 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-aided Wireless Node Localization Using Hybrid Radio Channel Models
EURECOM（欧洲通信学院）
研究了基于无人机接收信号强度测量的地面用户定位问题。将无人机-用户链路信道模型参数和无人机天线辐射方向图作为未知量进行估计。提出了一种混合信道模型，该模型由传统的路径损耗模型和近似无人机天线增益函数的神经网络组成。利用该模型和一组离线RSS测量，估计未知参数。然后，我们采用粒子群优化（PSO）技术，利用学习的混合信道模型以及三维地图的环境，以准确地定位地面用户。所开发的算法的性能进行评估，通过模拟和现实世界的实验。
2022-05-06 cs.AI cs.IT 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
Secure Short-Packet Transmission with Aerial Relaying: Blocklength and Trajectory Co-Design
针对存在地面窃听者的无人机中继安全短包通信，本文协同优化编码块长与无人机轨迹，提出基于块逐次凸近似的低复杂度交替算法，显著提升保密吞吐量。
2023-10-08 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Altitude, Beamwidth, Location and Bandwidth Optimization for UAV-Enabled Communications
这封信研究了无人机（UAV）辅助无线通信的上行链路功率控制问题。该方法通过对无人机的飞行高度、天线波束宽度、无人机的位置以及地面终端的带宽和发射功率进行联合优化，在满足最小速率需求的前提下，使上行链路总功率最小。提出了一种低复杂度的迭代算法来获得次优解。数值结果表明，该算法可以实现良好的性能，在上行链路和功率节省。
2018-06-06 cs.IT math.IT
On the Uplink Distributed Detection in UAV-enabled Aerial Cell-Free mMIMO Systems
本文针对无人机使能的无蜂窝大规模MIMO系统，提出一种两层分布式上行链路检测方案，利用算子值自由概率理论推导出仅依赖统计CSI的合并权重，并揭示了不同环境下UAV部署数量与天线配置对频谱效率的影响规律。
2023-07-12 cs.IT math.IT
RIS-Enabled UAV Communications and Sensing: Opportunities, Challenges, and Key Technologies
ZTE Corporation（中兴通讯）
本文研究了利用RIS技术提升无人机通信与传感性能的机遇、挑战及关键技术，探讨了网络架构设计、信号覆盖优化及工程实现的重要性。
2025-08-12 cs.IT math.IT
Many Access for Small Packets Based on Precoding and Sparsity-aware Recovery
现代移动终端产生大量小数据分组。对于这些短长度分组，由于繁重的信令开销，遵循当前的多址方案来分配传输资源是低效的。我们提出了一种非正交多址方案，非常适合于未来的通信系统配备了许多接收天线。该系统被建模为具有未知稀疏水平的块稀疏模式（即，发送的消息数量未知）。在每个单天线发射机处采用块预编码，以实现多个用户的同时传输。允许同时服务的活动用户的数量甚至大于接收天线的数量。在接收端设计了稀疏感知恢复算法，用于联合用户检测和符号解调。为了减小信道衰落对信号恢复的影响，引入了归一化块正交匹配追踪（BOMP）算法，并在对其近似性能分析的基础上，提出了基于干扰消除的BOMP（ICBOMP）算法。ICBOMP在归一化BOMP的每次迭代中执行错误校正和检测。仿真结果验证了该方案在小分组业务中的有效性，以及ICBOMP在提高信号恢复精度和降低计算代价方面的优势。
2016-04-11 cs.IT math.IT
UAV-aided Multi-Way Communications
多路和设备到设备（D2 D）通信当前被考虑用于未来通信系统的设计。可以有效地部署无人机（UAV）以扩展D2 D网络的通信范围。为了对UAV-D2 D交互进行建模，我们研究了具有两个D2 D用户和间歇可用的UAV节点的多天线多路信道。各种传输方案的和速率方面的性能进行了比较。仿真结果表明，对于不同的地面环境，基于干扰对齐、迫零和擦除信道处理相结合的方案在低、中、高信噪比下均优于其他方案，是一种可行的无人机辅助多路D2 D网络传输策略。
2018-05-20 cs.IT math.IT
Exploiting NOMA for Multi-Beam UAV Communication in Cellular Uplink
无人机（UAV）预计将成为第五代（5G）和5G以后蜂窝网络中重要的新用户类别。特别地，存在新兴的UAV应用，诸如需要UAV与地面基站（GBS）之间的高速通信的航空摄影和数据中继。由于无人机飞行高度较高，其与地面基站之间的信道通常以强视距（LoS）链路为主，这为设计同时支持地面和空中用户的未来无线网络带来了机遇和挑战。尽管由于LoS主导信道，与地面用户相比，每个UAV可以与更多的GBS相关联以进行通信，但是它也在上行链路/下行链路中对地面通信造成/遭受更严重的干扰。本文研究了从一个多天线无人机的上行链路通信到一组GBS在其信号覆盖范围内考虑一个实际的，但具有挑战性的情况下，天线的数量在无人机小于同信道GBS。为了实现高速率传输，但避免干扰任何现有的地面通信在同信道的GBS，我们提出了一种新的多波束传输策略，通过利用非正交多址（NOMA）技术。具体地，UAV将每个数据流发送到所选择的GBS子集，GBS子集可以解码UAV的信号，然后在解码其服务的地面用户的消息之前消除它们，并且同时经由迫零（ZF）波束成形将其在其他GBS处的干扰置零。为了得出基本的见解，我们首先在封闭形式的自由度（DoF）下提出的战略。然后，我们提出了一种有效的算法，以最大限度地提高无人机的传输速率受到干扰避免的限制，以保护地面用户。
2018-10-25 cs.IT math.IT
Partially-Observable Transmission Control for UAV-Enabled Federated Learning in IoT Networks
University of Kansas（堪萨斯大学）
针对物联网无人机联邦学习的传输干扰问题，提出公平共识双层优化算法，结合阈值与功率控制提升数据包交付率，性能优于基线策略。
2026-08-04 cs.IT cs.LG 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
Joint Communication and Sensing in Aerial Corridors: A Novel Stochastic Geometry Framework
University of Piraeus（比雷埃夫斯大学）；National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波迪斯特里阿斯大学）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
本文提出一种随机几何框架，将空中走廊建模为有限圆柱体，利用3D二项点过程分析无人机基站联合通信与感知的覆盖概率，推导精确表达式，并发现提高天线方向性可显著提升性能。
2026-10-02 cs.IT math.IT
Channel-Aware Distributed Transmission Control and Video Streaming in UAV Networks
针对非授权频谱无人机网络，本文提出跨层框架及DTC、JDVT-EC算法，联合优化传输阈值与视频编码率，显著提升吞吐量和PSNR。
2025-07-25 cs.IT math.IT
Secure Short-Packet Communications for Mission-Critical IoT Applications
在普适物联网（IoT）应用中，短数据包的使用有望满足超可靠低延迟通信中严格的延迟要求;然而，所引发的安全问题以及有限块长度编码对物理层安全的影响尚未得到很好的理解。本文全面研究了具有外部多天线窃听器的关键任务物联网系统中安全短分组通信的性能。提出了一个分析框架，以近似的平均可达到的保密吞吐量的系统与有限块长度编码。为了获得更多的了解，一个简单的情况下，单天线接入点（AP）被认为是第一，其中的保密吞吐量近似在一个封闭的形式。在此基础上，最佳的块长度，以最大限度地提高保密吞吐量的可靠性和延迟的限制，分别得出。对于一个多天线AP的情况下，根据所提出的分析框架，封闭形式的近似的保密吞吐量波束成形和人工噪声辅助传输方案下获得。数值结果验证了所提出的近似的准确性，并说明在保密约束下的传输延迟和可靠性之间的折衷的系统参数的影响。
2019-03-04 cs.IT math.IT
UAV-to-UAV Communications in Cellular Networks
我们考虑一种蜂窝网络部署，其中UAV到UAV（U2 U）发射-接收对与蜂窝地面用户（GUE）的上行链路（UL）共享相同的频谱。对于这种设置，我们专注于分析和比较两种频谱共享机制的性能：（i）重叠，其中UAV和GUE都可以访问相同的时间-频率资源，导致相互干扰，以及（ii）覆盖，其中可用资源被划分为用于U2 U和GUE通信的正交部分。我们评估两种链路类型的覆盖概率和速率及其相互作用，以确定最佳的频谱共享策略。我们这样做，通过一个分析框架，包括现实的高度相关的信道模型，天线模式，和实际的功率控制机制。对于U2 U，我们发现，虽然U2 U直接通信的存在可能会恶化GUE的上行链路性能，但这种影响是有限的，因为基站通过其天线旁瓣接收功率受限的UAV信号。尽管如此，我们的研究结果使我们得出结论，在城市场景中有大量的无人机对，采用重叠频谱共享似乎是最合适的方法，以保持最低保证率的无人机和高GUE UL性能。
2019-12-13 cs.IT eess.SP math.IT
