Toward Facilitating Power Efficient URLLC Systems in UAV Networks Under Jittering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Consumer electronics can support sixth-generation (6G) systems and their services, including ultra-reliable and low-latency communications (URLLC). In this context, unmanned aerial vehicles (UAVs) have become increasingly popular because they can: be dynamically positioned, take advantage of channel gains, and communicate directly via line-of-sight. UAVs, on the other hand, are unable to maintain a stable flight for prolonged periods of time and suffer from jittering impairments caused by strong winds. As a result of atmospheric conditions and environmental interference, the perfect channel state information (CSI) becomes obsolete. The aim of this study is to propose a power-efficient resource allocation scheme for URLLC-enabled UAV communication systems under finite block lengths, imperfect CSIs, and adverse jittering effects caused by wind. This involves optimizing UAV positioning and blocklength distribution together. Additionally, we propose a perturbation-based semidefinite programming (SDP) approach to reduce the sum power and demonstrate that it outperforms fixed benchmark algorithms. As such, it can reach power savings up to 77.18% compared to fixed benchmark algorithms. Our extensive simulation results demonstrate that our approach performs similarly to the exhaustive search and has low complexity. Thus, the proposed method thus provides a practical power-efficient URLLC implementation for memory-constrained UAV networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle