On the Optimization of Laser-Powered UAV-Assisted Backscatter Communications
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the joint trajectory and resource allocation problem for a laser-powered unmanned aerial vehicle (UAV) assisted data aggregation framework. The considered system incorporates semi-passive nodes that establish their wireless communication links with the UAV via bistatic backscatter communications enabled by a battery-powered power beacon source. We aim to optimize the UAV trajectory while minimizing the laser energy consumption throughout the whole flight by tuning the laser power and the power beacon radiated temporal power profiles. Towards this aim, we first adopt path discretization to approximate the optimal control problem of interest into a non-linear programming one whilst accounting for the UAV dynamics constraints and available power budget restrictions. Then, we solve the problem by successive convex approximation (SCA) over the joint set of variables and determine the problem feasibility by a data collection maximization problem. Moreover, we propose a low-complexity solution for the feasibility problem. Finally, the conducted simulations show that the proposed algorithm provides 50% collected data increase and almost 50% laser energy reduction under different operation conditions such as laser station position, maximum laser output power, start and end points of the trajectory, power beacon battery capacity, and the permissible flight length.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».