Trajectory Optimization for Cooperative Dual-Band UAV Swarms
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have gained a lot of popularity in diverse wireless communication fields. They can act as high- altitude flying relays to support communications between ground nodes due to their ability to provide line-of- sight links. With the flourishing Internet of Things, several types of new applications are emerging. In this paper, we focus on bandwidth hungry and delay-tolerant applications where multiple pairs of transceivers require the support of UAVs to complete their transmissions. To do so, the UAVs have the possibility to employ two different bands namely the typical microwave and the high-rate millimeter wave bands. In this paper, we develop a generic framework to assign UAVs to supported transceivers and optimize their trajectories such that a weighted function of the total service time is minimized. Taking into account both the communication time needed to relay the message and the flying time of the UAVs, a mixed non-linear programming problem aiming at finding the stops at which the UAVs hover to forward the data to the receivers is formulated. An iterative approach is then developed to solve the problem. First, a mixed linear programming problem is optimally solved to determine the path of each available UAV. Then, a hierarchical iterative search is executed to enhance the UAV stops' locations and reduce the service time. The behavior of the UAVs and the benefits of the proposed framework are showcased for selected scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».