3D On and Off-Grid Dynamic Channel Tracking for Multiple UAVs and Satellite Communications
Notice bibliographique
Résumé
The space-air-ground integrated network (SAGIN) has drawn increasing attention for its benefits, such as wide coverage, high throughput for 5G and 6G communications. As one of the links, space-air communications between multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) and Ka-band orbiting low earth orbit (LEO) satellites face a crucial challenge in tracking the 3D dynamic channel information. This paper exploits a statistical dynamic channel model called the multi-dimensional Markov model (MD-MM), which investigates the more realistic spatial and temporal correlation in the sparse UAVs-satellite channel. Specifically, the spatial and temporal probabilistic relationships of multi-user (MU) hidden support vector, single-user (SU) joint hidden support vector, and SU hidden value vector are investigated. The specific transition probabilities that connect the SU and MU hidden support vector for both azimuth and elevation directions are defined. Moreover, based on the proposed MD-MM, we derive a novel multi-dimensional dynamic turbo approximate message passing (MD-DTAMP) algorithm for tracking the 3D dynamic channel in multiple UAVs systems. Furthermore, we also develop a gradient update scheme to recursively find the azimuth and elevation offset for 3D off-grid estimation. Numerical results verify that the proposed algorithm shows superior 3D channel tracking performance with smaller pilot overhead and comparable complexity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».