論文の概要: Sum-Rate Maximization for UAV-assisted Visible Light Communications using NOMA: Swarm Intelligence meets Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03498v1
• Date: Sun, 10 Jan 2021 08:21:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 05:57:37.096036
• Title: Sum-Rate Maximization for UAV-assisted Visible Light Communications using NOMA: Swarm Intelligence meets Machine Learning
• Title（参考訳）: NOMAを用いたUAV支援可視光通信のサムレート最大化:Swarm Intelligenceが機械学習に到達
• Authors: Quoc-Viet Pham, Thien Huynh-The, Mamoun Alazab, Jun Zhao, Won-Joo Hwang
• Abstract要約: 非直交多重アクセスネットワークを用いたUAV支援可視光通信(VLC)を検討する。 サービス利用者とUAVの位置の合計を最大化するために、電力配分とUAV配置の問題を策定します。 ハリスホークス最適化(HHO)を用いて定式化課題の解法と効率的な解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.385078410753986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the integration of unmanned aerial vehicles (UAVs) into visible light communications (VLC) can offer many benefits for massive-connectivity applications and services in 5G and beyond, this work considers a UAV-assisted VLC using non-orthogonal multiple-access. More specifically, we formulate a joint problem of power allocation and UAV's placement to maximize the sum rate of all users, subject to constraints on power allocation, quality of service of users, and UAV's position. Since the problem is non-convex and NP-hard in general, it is difficult to be solved optimally. Moreover, the problem is not easy to be solved by conventional approaches, e.g., coordinate descent algorithms, due to channel modeling in VLC. Therefore, we propose using harris hawks optimization (HHO) algorithm to solve the formulated problem and obtain an efficient solution. We then use the HHO algorithm together with artificial neural networks to propose a design which can be used in real-time applications and avoid falling into the "local minima" trap in conventional trainers. Numerical results are provided to verify the effectiveness of the proposed algorithm and further demonstrate that the proposed algorithm/HHO trainer is superior to several alternative schemes and existing metaheuristic algorithms.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)と可視光通信(VLC)の統合は、5G以降の大規模接続アプリケーションやサービスに多くのメリットをもたらす可能性があるため、非直交多重アクセスを用いたUAV支援型VLCを検討する。 具体的には、全ユーザの総和率を最大化するために、電力配分とUAV配置の連立問題を定式化し、電力配分の制約、ユーザのサービス品質、UAV位置について検討する。 この問題は一般に非凸かつNPハードであるため、最適に解くのは難しい。 さらに、この問題はVLCのチャネルモデリングのため、例えば座標降下アルゴリズムのような従来の手法では簡単には解決できない。 そこで本研究では,harris hawks optimization (hho) アルゴリズムを用いて定式化問題を解く手法を提案する。 次に,HHOアルゴリズムと人工ニューラルネットワークを用いて,リアルタイムアプリケーションに使用可能な設計を提案し,従来のトレーナーの"ローカルミニマ"トラップに陥ることを避ける。 提案アルゴリズムの有効性を検証し,提案アルゴリズム/HHOトレーナーがいくつかの代替スキームや既存メタヒューリスティックアルゴリズムよりも優れていることを示す。

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