3-D Trajectory Optimization and Communication Resources Allocation in UAV-Assisted IoT Networks for Sustainable Industry 5.0
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
Unmanned aerial vehicle (UAV) has been utilized as an efficient data collector for Internet of Things (IoT) networks in sustainable industry 5.0. Whereas, how to sustain a stable power for the energy-constrained IoT devices (IoTDs) and to enhance the data gathering throughput of UAV-aided IoT networks via the wireless power transfer (WPT) or non-orthogonal multiple access (NOMA) is a twofold challenge. Thus, we propose to maximize the minimum UAV data collection throughput from the IoTDs via jointly optimizing the three-dimensional (3D) trajectories of two UAVs, scheduling and transmitting power of the IoTDs subject to the maximum flight velocity and minimum safe distance for the UAVs, as well as the harvested energy causality constraint for each IoTD during a finite UAV flight mission period. To tackle this non-convex problem with the strong interdependence of optimization parameters, we develop a 3D Trajectory Optimization and communication Resources Allocation Algorithm, named as TORAA, via employing the alternating optimization and successive convex approximation approaches, which alternately optimizes the UAVs’ 3D trajectories, the IoTDs’ scheduling and transmitting power sub-problems until the convergence criterion is met by the target function value. Moreover, we analyze the complexity and convergence characteristic of the TORAA. Numerous simulations have been performed to validate that the TORAA is capable of noteworthily enhancing the maximum minimum data collection throughput compared to the benchmark schemes with two-dimensional (2D) trajectories of the UAVs or constant transmitting power of the IoTDs.
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