Precoding and Trajectory Design for UAV-Assisted Integrated Communication and Sensing Systems
Notice bibliographique
Résumé
Benefited from the characteristics of high mobility, low cost and convenient deployment, unmanned aerial vehicles (UAVs) can be deployed in wireless communication systems as mobile base stations (BSs) to improve the communication performance of users. In addition, by deploying communication and sensing equipment and supporting efficient resource sharing of communication and sensing technologies, UAVs are expected to act as high-performance aerial platforms which integrate communication and sensing technologies. In this paper, a multiantenna UAV-enabled joint communication and sensing scenario is examined by jointly considering the flight energy of the UAV, multi-antenna transmissions, and the user service requirements. Two optimization problems are respectively formulated for various UAV states. In particular, the problem of communication precoding and UAV flight trajectory optimization is formulated as a minimum user rate maximization problem and the joint optimization problem of UAV sensing position, communication and sensing precoding is formulated as a minimum target detection probability maximization problem. Since the minimumrate maximization problem is a non-convex optimization problem, which is difficult to solve directly, we decompose the original optimization problem into a communication precoding design subproblem and a UAV trajectory design subproblem, and solve the two subproblems successively by applying an alternate iteration method. Specifically, a zero forcing (ZF) algorithm is put forward for solving the communication precoding design subproblem. A successive convex approximation (SCA) algorithm is applied to determine the optimal trajectory of the UAV. Based on the optimal trajectory of the UAV, the sensing position optimization problem is modeled as a weighted distance minimization problem, and then a heuristic algorithm is proposed to obtain the optimal positions. Finally, a ZF algorithm-based joint communication and sensing precoding is presented. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by simulations.
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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 | 0,000 | 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 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 ».