Federated Learning for Cellular-connected UAVs: Radio Mapping and Path\n Planning
Notice bibliographique
Résumé
To prolong the lifetime of the unmanned aerial vehicles (UAVs), the UAVs need\nto fulfill their missions in the shortest possible time. In addition to this\nrequirement, in many applications, the UAVs require a reliable internet\nconnection during their flights. In this paper, we minimize the travel time of\nthe UAVs, ensuring that a probabilistic connectivity constraint is satisfied.\nTo solve this problem, we need a global model of the outage probability in the\nenvironment. Since the UAVs have different missions and fly over different\nareas, their collected data carry local information on the network's\nconnectivity. As a result, the UAVs can not rely on their own experiences to\nbuild the global model. This issue affects the path planning of the UAVs. To\naddress this concern, we utilize a two-step approach. In the first step, by\nusing Federated Learning (FL), the UAVs collaboratively build a global model of\nthe outage probability in the environment. In the second step, by using the\nglobal model obtained in the first step and rapidly-exploring random trees\n(RRTs), we propose an algorithm to optimize UAVs' paths. Simulation results\nshow the effectiveness of this two-step approach for UAV networks.\n
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».