Joint Trajectory and Pilot Assignment Optimization for UAV Enabled Cell-Free Massive MIMO
Notice bibliographique
Résumé
Pilot assignment is a major issue in unmanned aerial vehicle (UAV) enabled user centric (UC) cell- free massive multiple input and multiple output (UC-CF-mMIMO) wireless networks where, UAVs function as distributed mobile aerial access points (MAAPs). In this paper, an efficient Tabu-search (TS) based pilot assignment scheme is proposed to address this issue where, a penalty based objective function maintains a minimum distance between mobile units (MUs). This scheme utilizes a local neighborhood search, where we first define the neighborhood structure and set the objective function. The proposed algorithm iteratively identifies a near-optimal solution with low computational overhead and achieves high average channel estimate power. We implemented a gradient based (GB) algorithm to optimize the 3D locations of MAAPs and find the signal-interference-plus-noise ratio (SINR) expression. Numerical simulations show that proposed TS-based strategy and MAAP trajectory optimization significantly enhance the per-user throughput with 95%-likelihood. The results achieved with proposed method are better than the conventional random pilot assignment schemes such as, gradient based and gibbs sampling (GB-GS), user centric perfect channel state information(UC-PSCI) and mMIMO based PCSI method while maintaining similar complexity.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».