On the Coordinated Multipoint Joint Transmission in Multi-UAV Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
The realization of the UAV-assisted sensing networks is subject to the establishment of seamless connectivity while attaining a decent power and spectral efficiency. In this paper, a network of sensing UAVs is considered where we propose techniques to efficiently recover data in an asynchronous coordinated multipoint (CoMP) scheme. Due to the fast-changing topology in UAV networks, the delays from UAVs to the access point, in general, may exceed cyclic prefix (CP) length, causing symbol-asynchronous reception at the receiver. We investigate this problem in an information theoretic approach. We derive the capacity region and show that by exploiting the asynchronous channels’ memory and correlation, the spectral efficiency can exceed that of non-cooperative reception, provided that the proper receiver is used. We characterize the mathematical model for the asynchronous fading channel in the context of a CoMP network. Moreover, we show that while successive interference cancelation (SIC) receiver is sensitive to the non-coherent reception, the performance elevates in the iterative joint detection and decoding (IJDD) receiver. We use a low-complexity detection scheme targeting minimizing the mean square error (MMSE) and adopt it in our asynchronous fading channel model. Our extensive simulations validate the proposed scheme providing a considerable boost in the channel reliability while increasing the spectral and power efficiency, even as the number of UAVs increases.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».