論文の概要: Joint Optimization of Deployment and Trajectory in UAV and IRS-Assisted
IoT Data Collection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15203v1
- Date: Thu, 27 Oct 2022 06:27:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 13:29:07.364616
- Title: Joint Optimization of Deployment and Trajectory in UAV and IRS-Assisted
IoT Data Collection System
- Title（参考訳）: UAVおよびIRS支援IoTデータ収集システムにおける展開と軌道の併用最適化
- Authors: Li Dong, Zhibin Liu, Feibo Jiang, Kezhi Wang
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)は多くのモノのインターネット(IoT)システムに適用できる。
UAV-IoT無線チャネルは、時には木や高層建築物によってブロックされることがある。
本稿では,UAVの展開と軌道を最適化することで,システムのエネルギー消費を最小化することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.32139119893323
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) can be applied in many Internet of Things
(IoT) systems, e.g., smart farms, as a data collection platform. However, the
UAV-IoT wireless channels may be occasionally blocked by trees or high-rise
buildings. An intelligent reflecting surface (IRS) can be applied to improve
the wireless channel quality by smartly reflecting the signal via a large
number of low-cost passive reflective elements. This article aims to minimize
the energy consumption of the system by jointly optimizing the deployment and
trajectory of the UAV. The problem is formulated as a
mixed-integer-and-nonlinear programming (MINLP), which is challenging to
address by the traditional solution, because the solution may easily fall into
the local optimal. To address this issue, we propose a joint optimization
framework of deployment and trajectory (JOLT), where an adaptive whale
optimization algorithm (AWOA) is applied to optimize the deployment of the UAV,
and an elastic ring self-organizing map (ERSOM) is introduced to optimize the
trajectory of the UAV. Specifically, in AWOA, a variable-length population
strategy is applied to find the optimal number of stop points, and a nonlinear
parameter a and a partial mutation rule are introduced to balance the
exploration and exploitation. In ERSOM, a competitive neural network is also
introduced to learn the trajectory of the UAV by competitive learning, and a
ring structure is presented to avoid the trajectory intersection. Extensive
experiments are carried out to show the effectiveness of the proposed JOLT
framework.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、データ収集プラットフォームとして、スマートファームなどの多くのモノのインターネット(IoT)システムに適用することができる。
しかし、UAV-IoT無線チャネルは時折木や高層建築物によってブロックされることがある。
インテリジェント反射面(irs)は、多数の低コスト受動反射素子を介して信号をスマートに反射することにより、無線チャネル品質を向上させることができる。
本稿では,UAVの展開と軌道を最適化することで,システムのエネルギー消費を最小化することを目的とする。
この問題は混合整数・非線形プログラミング (MINLP) として定式化されており、解は局所最適に陥る可能性があるため、従来の解決法では解決が難しい。
そこで本研究では,uavの展開を最適化するための適応的鯨最適化アルゴリズム(awoa)と,uavの軌道を最適化するための弾性環自己組織化マップ(ersom)を提案する。
具体的には、AWOAにおいて、最適な停止点数を求めるために可変長集団戦略を適用し、探索と利用のバランスをとるために非線形パラメータaと部分突然変異規則を導入する。
ERSOMでは、競合学習によりUAVの軌道を学習するために競合ニューラルネットワークも導入され、軌道交叉を避けるためにリング構造が提示される。
提案するJOLTフレームワークの有効性を示すため,大規模な実験を行った。
関連論文リスト
- Wireless Federated Learning over UAV-enabled Integrated Sensing and Communication [2.8203310972866382]
本稿では,無人航空機(UAV)を利用した統合型統合学習(FL)における新しい遅延最適化問題について検討する。
ベンチマーク方式と比較して,システム遅延を最大68.54%削減し,高品質な近似解を求めるため,単純かつ効率的な反復アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-01T14:25:24Z) - UAV-enabled Collaborative Beamforming via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [79.16150966434299]
本稿では,UAVを用いた協調ビームフォーミング多目的最適化問題 (UCBMOP) を定式化し,UAVの伝送速度を最大化し,全UAVのエネルギー消費を最小化する。
ヘテロジニアス・エージェント・信頼領域ポリシー最適化(HATRPO)を基本フレームワークとし,改良されたHATRPOアルゴリズム,すなわちHATRPO-UCBを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:19:22Z) - Multi-Agent Reinforcement Learning for Offloading Cellular Communications with Cooperating UAVs [21.195346908715972]
無人航空機は、地上のBSからデータトラフィックをオフロードする代替手段を提供する。
本稿では,地上BSからデータオフロードを行うために,複数のUAVを効率的に利用するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T12:36:08Z) - Joint User Association, Interference Cancellation and Power Control for
Multi-IRS Assisted UAV Communications [80.35959154762381]
インテリジェント反射面(IRS)支援無人航空機(UAV)通信は、地上基地局の負荷を低コストで軽減することが期待されている。
既存の研究は主に、複数のIRSではなく単一のIRSの配置とリソース割り当てに焦点を当てている。
我々は,共同IRSユーザアソシエーションのための新しい最適化アルゴリズム,UAVの軌道最適化,逐次干渉キャンセル(SIC)復号命令スケジューリング,電力割り当てを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T01:57:10Z) - UAV Swarm-enabled Collaborative Secure Relay Communications with
Time-domain Colluding Eavesdropper [115.56455278813756]
航空中継機としての無人航空機(UAV)は、インターネットモノ(IoT)ネットワークの補助として事実上魅力的である。
本研究では,UAV基地局と端末端末装置間のセキュアな通信を支援するために,UAVを活用することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T11:47:01Z) - Multi-Objective Optimization for UAV Swarm-Assisted IoT with Virtual
Antenna Arrays [55.736718475856726]
無人航空機(UAV)ネットワークはIoT(Internet-of-Things)を支援するための有望な技術である
既存のUAV支援データ収集および普及スキームでは、UAVはIoTとアクセスポイントの間を頻繁に飛行する必要がある。
協調ビームフォーミングをIoTとUAVに同時に導入し、エネルギーと時間効率のデータ収集と普及を実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T02:49:50Z) - Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted
Federated Edge Learning [52.7230652428711]
フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、エッジデバイスとサーバ間の定期的な通信を通じて、プライバシ保護モデルトレーニングを可能にする。
無人航空機(UAV)搭載エッジデバイスは、効率的なデータ収集における柔軟性と移動性のため、FEELにとって特に有利である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T16:01:33Z) - A Hybrid Framework of Reinforcement Learning and Convex Optimization for
UAV-Based Autonomous Metaverse Data Collection [16.731929552692524]
本稿では,UAVが基地局(BS)のカバー範囲を広げて道路側ユニット(RSU)で生成したメタバースデータを収集する,UAV支援型メタバースネットワークについて考察する。
データ収集効率を改善するため、リソース割り当てとトラジェクトリ制御をシステムモデルに統合する。
提案するUAV支援Metaverseネットワークシステムモデルに基づいて,時間系列最適化問題を協調的に解くために,強化学習と凸最適化を備えたハイブリッドフレームワークを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T11:49:20Z) - Joint Cluster Head Selection and Trajectory Planning in UAV-Aided IoT
Networks by Reinforcement Learning with Sequential Model [4.273341750394231]
我々は、UAVの軌道を共同で設計し、インターネット・オブ・シングス・ネットワークでクラスタ・ヘッドを選択するという問題を定式化する。
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・ニューラルネットワークで表されるポリシーを効果的に学習できるシーケンシャルモデル戦略を備えた,新しい深層強化学習(DRL)を提案する。
シミュレーションにより,提案したDRL法は,より少ないエネルギー消費を必要とするUAVの軌道を見つけることができることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T07:59:53Z) - Distributed CNN Inference on Resource-Constrained UAVs for Surveillance
Systems: Design and Optimization [43.9909417652678]
無人航空機(UAV)は、広い地域をカバーし、困難で危険な目標地域にアクセスする能力のため、ここ数年で大きな関心を集めている。
コンピュータビジョンと機械学習の進歩により、UAVは幅広いソリューションやアプリケーションに採用されている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、それらがオンボードで実行されるのを防ぐ、より深く複雑なモデルに向かって進んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-23T20:19:43Z) - Data Freshness and Energy-Efficient UAV Navigation Optimization: A Deep
Reinforcement Learning Approach [88.45509934702913]
我々は、移動基地局(BS)が配備される複数の無人航空機(UAV)のナビゲーションポリシーを設計する。
我々は、地上BSにおけるデータの鮮度を確保するために、エネルギーや情報年齢(AoI)の制約などの異なる文脈情報を組み込んだ。
提案したトレーニングモデルを適用することで、UAV-BSに対する効果的なリアルタイム軌道ポリシーは、時間とともに観測可能なネットワーク状態をキャプチャする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T07:29:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。