Multi-Drone 3-D Trajectory Planning and Scheduling in Drone-Assisted Radio Access Networks
Notice bibliographique
Résumé
A drone base station (DBS) is a promising technique to extend wireless connections for uncovered users of terrestrial radio access networks (RANs). To improve user fairness and network performance, in this paper, we design three-dimensional (3-D) trajectories of multiple DBSs in the drone-assisted RANs, where DBSs fly over associated areas of interests (AoIs) and relay communications between the base station and users in AoIs. We formulate the multi-DBS 3-D trajectory planning and scheduling as a mixed-integer non-linear programming (MINLP) problem with the objective of minimizing the average DBS-to-user (D2U) pathloss. The 3-D trajectory variations in both horizontal and vertical directions, as well as the state-of-the-art DBS-related channel models, are considered in the formulation. To address the non-convexity and NP-hardness of the MINLP problem, we first decouple it into multiple integer linear programming and quasi-convex sub-problems in which AoI association, D2U communication scheduling, horizontal trajectories, and flying heights of DBSs are, respectively, optimized. Then, we design a multi-DBS 3-D trajectory planning and scheduling algorithm to solve the sub-problems iteratively based on the block coordinate descent method. A k-means-based initial trajectory generation and a search-based start slot scheduling are considered in the proposed algorithm to improve trajectory design performance and ensure the inter-DBS distance constraint, respectively. Extensive simulations are conducted to investigate the impacts of DBS quantity, horizontal speed, and initial trajectory on the trajectory planning results. Compared with the static DBS deployment, the proposed trajectory planning can achieve 10-15 dB reduction on average D2U pathloss and reduce the D2U pathloss standard deviation by 68%, which indicate the improvements of network performance and user fairness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».