A blockchain-based secure path planning in UAVs communication network
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 vehicles (UAVs) are one of the most popular and effective systems in various industrial applications such as surveillance, security, and infrastructure inspection. It is gradually becoming an essential part of navigation as a consequence of high progress in military and civilian missions. Path planning of UAVs in military and civilian missions or in unknown and restricted environments is one of the biggest problems facing the operation of UAVs. This problem is not only searching for a path from an initial point to the final but also linked to find an optimal among all possible paths and provides collision avoidance. By examining the best path for UAVs, there is a need for the consideration of various other issues such as security and privacy, turning angle, overtake speed of obstacle, etc. The fundamental problem of UAVs is finding an optimal and secure route in a challenging environment. To overcome these challenges, many researchers have used optimization techniques such as ant colony, particle swarm, artificial bee colony, etc. with planning and coordination. In this paper, a blockchain-based solution is used to secure and authenticate UAVs. Hence, we propose a blockchain-based method that uses a genetic algorithm, which solves both constrained and unconstrained optimization problems. The purpose of this technique is to locate the best possible flight path for the UAVs in a three-dimensional setting. In a genetic algorithm, each iteration is designed to surpass the previous one in terms of improvement. To achieve an ideal route, solving the travelling salesman problem is a crucial step in the proposed approach. Consequently, the blockchain technology offers a reliable wireless communication and a dependable network for UAVs path planning, guaranteeing efficient service. Simulation results demonstrate the impact of the proposed scheme. They show that a genetic algorithm is suitable for optimal path planning for UAVs.
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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 | 0,001 |
| 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