On seamless and high‐bandwidth connectivity for cognitive multi‐unmanned aerial vehicle‐assisted networks
Notice bibliographique
Résumé
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».