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Enregistrement W4413786065 · doi:10.1109/tgcn.2025.3603164

Fixed-Wing UAV Aided Full-Duplex Amplify-and-Forward Relaying With Constant Ambient Wind

2025· article· en· W4413786065 sur OpenAlexaff
Xiaodong Ji, Ansheng YIN -, Jian-Feng Gu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Green Communications and Networking · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWingDuplex (building)Constant (computer programming)Fixed wingAerospace engineeringComputer scienceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) aided full-duplex amplify-and-forward relaying in the presence of a constant ambient wind, where the UAV flies along a predetermined ground track and provides relaying service to two ground users so as to meet their demand of data transmission. According to aerodynamics and the wind triangle, engine power of the UAV under wind disturbance is evaluated. It is shown that the UAV’s engine power is related only to the vertical component of the wind-speed while not to the horizontal component when the UAV performs a level flight at a constant air-speed. On this basis, an optimization problem corresponding to the adjustment of the UAV’s air-speed, flight time and attitude (namely, crab and pitch angles) is studied. According to the wind triangle, three sub-problems are derived from the initial problem and solved by three propositions proposed, which leads to a novel optimization method. Computer simulation results confirmed that the developed optimization method can allow the UAV to fly according to the predetermined ground track and provide satisfactory relaying service for the two ground users through the adjustment of the UAV’s air-speed and flight time as well as its crab and pitch angles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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