Multi‐Objective Resource Optimization in <scp>UAV</scp>‐Enabled Heterogeneous Cellular Networks Using Serverless Federated Learning and Power‐Domain <scp>NOMA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The integration of unmanned aerial vehicles (UAVs) into cellular networks has emerged as a promising solution to enhance connectivity and service quality in both urban and remote areas. In this paper, we propose a comprehensive framework that combines multi‐agent deep learning with backhaul traffic optimization to effectively manage resources in UAV‐enabled communication networks. By leveraging the capabilities of intelligent reflecting surfaces (IRS) and cell‐free communication strategies, our approach aims to optimize backhaul traffic, ensuring seamless data transmission and improved network throughput. Our methodology involves a dynamic resource allocation mechanism that utilizes multi‐agent deep learning to accurately predict network demands and adaptively allocate resources. The process begins with the collection of real‐time network data, including user demand, traffic patterns, and UAV positions. This data is then fed into a deep learning model, where multiple agents collaboratively analyze and predict future network requirements. Based on the predictions, the resource allocation mechanism dynamically adjusts the distribution of resources, such as bandwidth and power, to meet the anticipated demand. This adaptive strategy enables the network to efficiently handle varying traffic loads, reducing congestion and latency. Furthermore, our backhaul traffic optimization technique focuses on minimizing the energy consumption of UAVs while maximizing their coverage and connectivity. By optimizing the flight paths and altitudes of UAVs, we ensure that they provide optimal coverage with minimal energy expenditure. Additionally, the IRS‐assisted communication further enhances signal quality, reducing the need for high‐power transmissions and thus conserving energy. Our simulations show that our framework improves network throughput, energy efficiency, and reliability. It offers a promising way to manage resources in future UAV‐enabled communication networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».