Unlocking Sub-THz by Robotic Aerial Base Stations: Joint Deployment and Wireless Backhaul Routing
Notice bibliographique
Résumé
Despite the numerous advantages of aerial base stations (ABSs), including their relatively ease of deployment and inherent flexibility for relocation to adapt to highly dynamic networks, their service endurance is constrained by the limited capacity of their onboard batteries. To address this limiting factor, we explore the use of robotic aerial base stations (RABSs) that are equipped with grasping end-effectors able to anchor onto tall urban landforms such as lampposts. Energy-neutral anchoring conserves energy consumption by eliminating the need for hovering or flying during service time, thereby massively improving communication service endurance. In this paper, a joint RABS deployment and wireless backhauling scheme with the aim of maximizing served traffic is proposed to support future dynamic and densified wireless networks experiencing unprecedented data traffic growth. To meet this significant increase in traffic demand, which requires substantial bandwidth for both access and backhaul, we employ sub-Terahertz (sub-THz) band communication due to its ultra-wide spectrum resources. Given the sub-THz band’s susceptibility to blockages and severe propagation losses due to absorption, we propose a multi-hop wireless scheme to extend network coverage. The optimization interplay between RABS grasping locations, route flow control, and sub-band allocation to ensure link capacity, is framed as a robust optimization problem aimed at maximizing served traffic with a cardinality-constrained uncertainty set. Since the grasping locations are determined from all candidate locations, the number of corresponding candidate routes can significantly increase with the network size in this multi-hop enabled network. In this work, we propose a column generation (CG) based algorithm to tackle the curse of dimensionality due to the exponentially increased number of candidate routes. To this end, a near-optimal decision making is proposed with significantly reduced computational complexity. A wide set of numerical investigations demonstrates the superiority of the proposed network scheme over baseline schemes. For instance, the aggregated served traffic demand improved by 125% compared to a network with fixed small cell deployment which could be considered as the nominal use case and a common deployment option for increasing network capacity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».