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Enregistrement W3025597204 · doi:10.1002/ett.3979

On seamless and high‐bandwidth connectivity for cognitive multi‐unmanned aerial vehicle‐assisted networks

2020· article· en· W3025597204 sur OpenAlex
Najam Ul Hasan, Waleed Ejaz, Manaf Zghaibeh, Naveed Ejaz, Bander Alzahrani

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransactions on Emerging Telecommunications Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackupCluster analysisComputer scienceBandwidth (computing)Computer networkSearch and rescueScheme (mathematics)Channel (broadcasting)DroneDistributed computingReal-time computingArtificial intelligenceRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unmanned aerial vehicles (UAVs) can be useful in many different scenarios including disaster management. UAVs can immediately reach the disaster area and collect data that can help relief and rescue activities. Nevertheless, these advantages can be further improved when multiple UAVs coordinate for data collection from different vantage points simultaneously. However, seamless, high‐bandwidth communication between UAVs is required for this coordination. Nonetheless, due to the scarcity of bandwidth, a UAV network operating on an unlicensed ISM band may not be feasible. In this article, we follow a conceptual approach in which UAVs can access the licensed spectrum opportunistically. However, it is highly likely that various UAVs may have different sets of approved channels available and are unable to coordinate. Therefore, UAVs are divided into clusters to establish coordination in this scenario based on the availability of a common channel between different UAVs. Clustering based on a single common channel may still not be practical, due to the sporadic availability of common channels that often causes reclustering. Therefore, we present a multi‐UAV clustering scheme in which clusters of UAVs are established with more common channels to prevent repeated reclustering by having one main channel and the rest as backup channels. However, this may reduce the size of the cluster which can be addressed by limiting the number of backup channels. In this article, we present two variants of the proposed scheme: Multi‐UAV clustering‐I and multi‐UAV clustering‐II. The multi‐UAV clustering‐I scheme attempts to cluster UAVs with as many common channels as possible, whereas the multi‐UAV clustering‐II scheme attempts to limit the number of common channels to two. In addition, we propose a method for choosing the main channel from the different channels, where these channels are rated on the basis of bandwidth capacity and the channel with the highest rank is selected as the main channel. The remaining and the rest of the channels are kept as a backup. Simulation results demonstrate smooth and high‐bandwidth communication among UAVs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle