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Enregistrement W3172786112 · doi:10.1016/j.cja.2021.04.025

Green UAV communications for 6G: A survey

2021· article· en· W3172786112 sur OpenAlex

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

RevueChinese Journal of Aeronautics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDalian University of Technology
Mots-clésSoftware deploymentWirelessPower consumptionRange (aeronautics)Base stationEnergy consumptionTelecommunicationsComputer scienceEngineeringPower (physics)Real-time computingElectrical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have received a wide range of attention for military and commercial applications. Enhanced with communication capability, UAVs are considered to play important roles in the Sixth Generation (6G) networks due to their low cost and flexible deployment. 6G is supposed to be an all-coverage network to provide ubiquitous connections for space, air, ground and underwater. UAVs are able to provide air-borne wireless coverage flexibly, serving as aerial base stations for ground users, as relays to connect isolated nodes, or as mobile users in cellular networks. However, the onboard energy of small UAVs is extremely limited. Thus, UAVs can be only deployed to establish wireless links temporarily. Prolonging the lifetime and developing green UAV communication with low power consumption becomes a critical challenge. In this article, a comprehensive survey on green UAV communications for 6G is carried out. Specifically, the typical UAVs and their energy consumption models are introduced. Then, the typical trends of green UAV communications are provided. In addition, the typical applications of UAVs and their green designs are discussed. Finally, several promising techniques and open research issues are also pointed out.

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 enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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