論文の概要: Spectrum Surveying: Active Radio Map Estimation with Autonomous UAVs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04125v1
- Date: Tue, 11 Jan 2022 18:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 15:36:57.166913
- Title: Spectrum Surveying: Active Radio Map Estimation with Autonomous UAVs
- Title(参考訳): スペクトルサーベイ:自律型UAVを用いたアクティブ無線マップ推定
- Authors: Raju Shrestha, Daniel Romero, Sundeep Prabhakar Chepuri
- Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)のような移動体ロボットが,短時間で高品質な地図推定値を得るために,積極的に選択された一連の位置で測定値を収集したスペクトルサーベイを提案する。
モデルに基づくオンラインベイズ推定器とデータ駆動型深層学習アルゴリズムの2つの新しいアルゴリズムを考案し,各地点における計測の有意性を示すマップ推定と不確実性指標を更新する。
この問題の複雑さを克服するために,線形時間における大きな不確実性のある領域を通して経路点のリストを得る動的プログラミング手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.452264020787593
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radio maps find numerous applications in wireless communications and mobile
robotics tasks, including resource allocation, interference coordination, and
mission planning. Although numerous techniques have been proposed to construct
radio maps from spatially distributed measurements, the locations of such
measurements are assumed predetermined beforehand. In contrast, this paper
proposes spectrum surveying, where a mobile robot such as an unmanned aerial
vehicle (UAV) collects measurements at a set of locations that are actively
selected to obtain high-quality map estimates in a short surveying time. This
is performed in two steps. First, two novel algorithms, a model-based online
Bayesian estimator and a data-driven deep learning algorithm, are devised for
updating a map estimate and an uncertainty metric that indicates the
informativeness of measurements at each possible location. These algorithms
offer complementary benefits and feature constant complexity per measurement.
Second, the uncertainty metric is used to plan the trajectory of the UAV to
gather measurements at the most informative locations. To overcome the
combinatorial complexity of this problem, a dynamic programming approach is
proposed to obtain lists of waypoints through areas of large uncertainty in
linear time. Numerical experiments conducted on a realistic dataset confirm
that the proposed scheme constructs accurate radio maps quickly.
- Abstract(参考訳): 無線地図は、リソース割り当て、干渉調整、ミッションプランニングなど、無線通信や移動ロボットのタスクに多くの応用を見出している。
空間分布測定から無線地図を構築する手法が多数提案されているが, 事前にその位置を推定する。
そこで,本稿では,無人航空機 (uav) などの移動ロボットが,短時間の測量で高品質な地図推定を行うために,活発に選択された複数の場所で計測を収集するスペクトラムサーベイを提案する。
これは2つのステップで行われる。
まず,モデルベースオンラインベイズ推定器とデータ駆動深層学習アルゴリズムの2つの新しいアルゴリズムを考案し,地図推定値の更新と,可能な各場所における測定値の有意性を示す不確実性指標を提案する。
これらのアルゴリズムは、相補的な利点と測定毎の特徴的複雑さを提供する。
第二に、不確実性測定基準は、UAVの軌道を計画し、最も情報性の高い場所で測定を収集するために用いられる。
この問題の組合せ複雑性を克服するために、線形時間における大きな不確実性のある領域を通して経路点のリストを得る動的プログラミング手法を提案する。
実データを用いた数値実験により,提案手法が正確な無線地図を高速に構築できることが確認された。
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