An Indoor Experimental Testbed for 5G-Based Uav Control and Communication
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) into next-generation mobile networks is widely recognized as a key enabler of disruptive applications, where aerial platforms may function either as network nodes or as advanced network users supporting a variety of services. Unfortunately, experimental testbeds in which UAVs perform tasks while communicating with ground infrastructure over Fifth-Generation (5 G) networks remain scarce, primarily due to the challenges posed by legal restrictions on Beyond Line-of-Sight (BLoS) and autonomous operations. Motivated by this need, this work presents the design, implementation, and evaluation of a novel indoor experimental testbed for assessing the performance of UAV-based systems operating over 5 G networks. The testbed features an autonomously controlled quadcopter equipped with a 5G modem, connected to a private 5 G network implemented using SoftwareDefined Radio (SDR) technology and the OpenAirInterface (OAI) framework. To ensure a controlled environment, a motion capture system is used to provide absolute indoor positioning data, emulating Global Navigation Satellite System (GNSS) coordinates without relying on external satellites. A preliminary experimental campaign is conducted to evaluate the proposed system in terms of 5 G network performance, radio link characteristics, and UAV platform energy consumption.
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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 ».