Enhancement of 5G's Aerial Coverage with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): Apply AI-Based Path Planning and Interference Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
5G networks have undergone fast development, and provide high-throughput, ultra-reliable, and low-latency communication on urban and rural scenarios. Yet providing seamless coverage is a challenge—particularly in areas with terrain or infrastructure obstacles, as well as when facing temporary surges in demand. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been considered as a promising approach to expanding the coverage of 5G aerial networks with flexibility of deployment, mobility, and low-cost properties. This paper introduces an AI-enabled framework for smart path planning and inference management to enhance the performance of a UAV-based 5G BS. We present a hybrid system design, where UAVs are mobility targets during the maneuver and AI algorithms, namely reinforcement learning (RL) and swarm optimization are employed for the dynamic placement, and considering the user distribution, instantaneous network load and environmental changes. The UAVs serve as in-air small cells and can be relocated to improve coverage and signal quality. Real-time path optimization is conducted online via a DQN-driven controller, which actively reduces the interference between UAVs and between UAVs and ground infrastructure based on a game-theoretical frequency allocation and beamforming algorithms. Simulation results over urban and suburban topologies reveal that the proposed approach can achieve up to 35% and 28% enhancement in SINR and user coverage, respectively, compared with homogeneous configurations with static or heuristic UAV deployment. The AI algorithms have the added benefit of lowering energy use by optimizing UAV itineraries and hover times. This work provides a new integration solution for UAV mobility, AI-driven decision making and radio resource management design in the next-generation 5G contexts. The proposed solution is envisaged being quickly deployed into disaster zones, for rural connectivity, in high densified events, as well as for military communications systems. In addition, the framework paves the way for the integration of aerial networks into the 6G ecosystem focusing on autonomy, intelligence and collaborative coverage strategies.
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 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 ».