Joint UAV Position and Power Optimization for Accurate Regional Localization in Space-Air Integrated Localization Network
Notice bibliographique
Résumé
Accurate location estimation of Internet-of-Things (IoT) devices within an Area of Interest (AoI) is a challenging issue, especially in a global navigation satellite system (GNSS)-constrained environment. In this article, we present a space-air integrated localization network (SAILN) architecture to exploit the advantages of the unmanned-aerial-vehicle (UAV)-based localization through joint position and power optimization (JPPO) strategies. In SAILN, UAVs can utilize their flexible movement to obtain the line-of-sight (LOS) path with a high probability, thereby providing the potential IoT devices in the AoI with supplementary localization information. The JPPO of UAVs aims to improve the regional localization accuracy for the entire AoI, considering the no-fly-zone (NFZ) and the total energy constraint. We propose the average localization accuracy increment (ALAI) of the sampling points in the AoI as the metric to measure the performance of SAILN compared with that of only satellites, which is regarded as the objective to formulate the JPPO problems for UAV operations in both static and dynamic SAILN. The intractable problems can be resolved by the pure genetic algorithm (PGA) that has a low computational cost and unique features suiting the JPPO of UAVs. Then, by taking advantage of the ALAI convexity to the UAVs' power, we propose a power reallocation-based two-step algorithm (PRTSA) to further explore an improved JPPO solution. Simulation results validate that the proposed PRTSA can obtain a higher localization accuracy for the entire AoI than the PGA and the other straightforward baselines.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».