Integrated User Association, Computation Offloading, Resource Allocation, and UAV Trajectory Control Against Jamming for UAV-Based Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address optimum design of uncrewed aerial vehicle (UAV)–based wireless networks with a focus on computation offloading in the presence of an active aerial attacker. Our design aims to minimize the maximum computation time among the tasks of ground users while satisfying the energy consumption requirements. To this end, we propose a joint optimization problem of partial computation offloading, ground user association, multiple UAVs trajectory control, computation resource, and sub-channel assignment. To tackle the underlying non-convex mixed-integer nonlinear optimization problem, we use the alternating optimization approach to iteratively solve the five sub-problems, namely, user-UAV association, user scheduling, partial offloading control and bit allocation over time slots, computation resource and sub-channel assignment, and UAV trajectory control until convergence. Moreover, the successive convex approximation method is employed to solve the non-convex sub-problems and improve the resilience of the system against jammer attacks. Additionally, we propose low-complexity algorithms to solve the involved sub-problems. Via extensive numerical studies, we illustrate the effectiveness of our proposed design compared to baselines under the impact of an aerial attacker.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».