Power Efficient Trajectory Optimization for the Cellular-Connected\n Aerial Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Aerial vehicles have recently attracted significant attention in a variety of\ncommercial and civilian applications due to their high mobility, flexible\ndeployment and cost-effectiveness. To leverage these promising features, the\naerial users have to satisfy two critical requirements: First, they have to\nmaintain a reliable communication link to the ground base stations (GBSs)\nthroughout their flights, to support command and control data flows. Second,\nthe aerial vehicles have to minimize their propulsion power consumption to\nremain functional until the end of their mission. In this paper, we study the\ntrajectory optimization problem for an aerial user flying over an area\nincluding a set of GBSs. The objective of this problem is to find the\ntrajectory of the aerial user so that the total propulsion-related power\nconsumption of the aerial user is minimized while a cellular-connectivity\nconstraint is satisfied. This problem is a non-convex mixed integer non-linear\nproblem and hence, it is challenging to find the solution. To deal with, first,\nthe problem is relaxed and reformulated to a more mathematically tractable\nform. Then, using successive convex approximation (SCA) technique, an iterative\nalgorithm is proposed to convert the problem into a sequence of convex problems\nwhich can be solved efficiently.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».