Backhaul-Aware Optimization of UAV Base Station Location and Bandwidth Allocation for Profit Maximization
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.
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Vehicle Base Stations (UAV-BSs) are envisioned to be an integral component of the next generation Wireless Communications Networks (WCNs) with a potential to create opportunities for enhancing the capacity of the network by dynamically moving the supply towards the demand while facilitating the services that cannot be provided via other means efficiently. A significant drawback of the state-of-the-art have been designing a WCN in which the service-oriented performance measures (e.g., throughput) are optimized without considering different relevant decisions such as determining the location and allocating the resources, jointly. In this study, we address the UAV-BS location and bandwidth allocation problems together to optimize the total network profit. In particular, a Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) formulation is developed, in which the location of a single UAV-BS and bandwidth allocations to users are jointly determined. The objective is to maximize the total profit without exceeding the backhaul and access capacities. The profit gained from a specific user is assumed to be a piecewise-linear function of the provided data rate level, where higher data rate levels would yield higher profit. Due to high complexity of the MINLP, we propose an efficient heuristic algorithm with lower computational complexity. We show that, when the UAV-BS location is determined, the resource allocation problem can be reduced to a Multidimensional Binary Knapsack Problem (MBKP), which can be solved in pseudo-polynomial time. To exploit this structure, the optimal bandwidth allocations are determined by solving several MBKPs in a search algorithm. We test the performance of our algorithm with two heuristics and with the MINLP model solved by a commercial solver. Our numerical results show that the proposed algorithm outperforms the alternative solution approaches and would be a promising tool to improve the total network profit.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle