論文の概要: UAV Trajectory Planning for AoI-Minimal Data Collection in UAV-Aided IoT Networks by Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02425v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 17:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:59:54.077319
• Title: UAV Trajectory Planning for AoI-Minimal Data Collection in UAV-Aided IoT Networks by Transformer
• Title（参考訳）: 変圧器によるUAV支援IoTネットワークにおけるAoI最小データ収集のためのUAV軌道計画
• Authors: Botao Zhu, Ebrahim Bedeer, Ha H. Nguyen, Robert Barton, Zhen Gao
• Abstract要約: IoT(Internet-of-Things)ネットワークにおけるデータ収集の鮮度維持が注目されている。 クラスター型IoTネットワークを支援する無人航空機(UAV)の軌道計画問題について検討する。 地上IoTネットワークからのUAVによる収集データの総AoIを最小化するために最適化問題を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.203870302926614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Maintaining freshness of data collection in Internet-of-Things (IoT) networks has attracted increasing attention. By taking into account age-of-information (AoI), we investigate the trajectory planning problem of an unmanned aerial vehicle (UAV) that is used to aid a cluster-based IoT network. An optimization problem is formulated to minimize the total AoI of the collected data by the UAV from the ground IoT network. Since the total AoI of the IoT network depends on the flight time of the UAV and the data collection time at hovering points, we jointly optimize the selection of hovering points and the visiting order to these points. We exploit the state-of-the-art transformer and the weighted A*, which is a path search algorithm, to design a machine learning algorithm to solve the formulated problem. The whole UAV-IoT system is fed into the encoder network of the proposed algorithm, and the algorithm's decoder network outputs the visiting order to ground clusters. Then, the weighted A* is used to find the hovering point for each cluster in the ground IoT network. Simulation results show that the trained model by the proposed algorithm has a good generalization ability to generate solutions for IoT networks with different numbers of ground clusters, without the need to retrain the model. Furthermore, results show that our proposed algorithm can find better UAV trajectories with the minimum total AoI when compared to other algorithms.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet-of-Things)ネットワークにおけるデータ収集の鮮度維持が注目されている。 情報化の年齢(AoI)を考慮し、クラスタベースのIoTネットワークを支援するために使用される無人航空機(UAV)の軌道計画問題について検討する。 地上IoTネットワークからのUAVによる収集データの総AoIを最小化するために最適化問題を定式化する。 IoTネットワークの全AoIは、UAVの飛行時間とホバリングポイントのデータ収集時間に依存するため、ホバリングポイントの選択とこれらのポイントへの訪問順序を協調的に最適化する。 我々は,最先端の変圧器と経路探索アルゴリズムである重み付きa*を用いて,定式化問題を解く機械学習アルゴリズムを設計した。 UAV-IoTシステム全体が提案アルゴリズムのエンコーダネットワークに入力され、アルゴリズムのデコーダネットワークは、訪問順をグラウンドクラスタに出力する。 次に、重み付きA*を使用して、地上IoTネットワーク内の各クラスタのホバリングポイントを見つける。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムによりトレーニングされたモデルでは,モデルの再トレーニングを必要とせずに,異なる数の地上クラスタを持つIoTネットワークのソリューションを生成することができることがわかった。 さらに, 提案アルゴリズムは, 他のアルゴリズムと比較して, AoI が最小値の UAV トラジェクトリを求めることができることを示した。

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