RIS-Aided Communication in CF-mMIMO System With Co-Existing Aerial and Ground Users: Performance Analysis and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Future wireless networks will seamlessly integrate unmanned aerial vehicles (UAVs) and ground user equipment (GUEs). However, UAVs in terrestrial networks often experience poor signal reception due to access point (AP) antenna down-tilt, optimized for GUEs. To address this, we propose a downlink (DL) transmission framework leveraging reconfigurable intelligent surfaces (RISs) in a cell-free massive multiple-input multipleoutput (CF-mMIMO) system with co-existing UAVs and GUEs. The framework enhances UAV communication while maintaining GUE quality-of-service (QoS). Using signal-to-interference-plusnoise ratios (SINR) as the performance metric, we formulate a max-min SINR optimization problem to jointly optimize power allocation and RIS phase-shifts. Two novel algorithms are developed to solve this problem. Simulation results demonstrate significant UAV DL performance gains compared to benchmark schemes and reveal the impact of RIS parameters, such as tilt and element arrangement, as well as UAV density, on system performance. These findings offer valuable insights into the deployment and optimization of RIS in UAV-integrated CF-mMIMO systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».