論文の概要: AoI-Sensitive Data Forwarding with Distributed Beamforming in UAV-Assisted IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09038v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 07:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:42.498777
• Title: AoI-Sensitive Data Forwarding with Distributed Beamforming in UAV-Assisted IoT
• Title（参考訳）: UAV支援IoTにおける分散ビームフォーミングを用いたAoI-Sensitive Data Forwarding
• Authors: Zifan Lang, Guixia Liu, Geng Sun, Jiahui Li, Zemin Sun, Jiacheng Wang, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: 本稿では,IoT(Internet of Things, モノのインターネット)における年齢フォワード情報(AoI)の分散ビームフォーミングに基づくUAV支援システムを提案する。 そこで我々は,この問題を解決するため,DRLに基づくアルゴリズムを提案し,安定性を向上し,収束を加速する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.6091251316091
• License:
• Abstract: This paper proposes a UAV-assisted forwarding system based on distributed beamforming to enhance age of information (AoI) in Internet of Things (IoT). Specifically, UAVs collect and relay data between sensor nodes (SNs) and the remote base station (BS). However, flight delays increase the AoI and degrade the network performance. To mitigate this, we adopt distributed beamforming to extend the communication range, reduce the flight frequency and ensure the continuous data relay and efficient energy utilization. Then, we formulate an optimization problem to minimize AoI and UAV energy consumption, by jointly optimizing the UAV trajectories and communication schedules. The problem is non-convex and with high dynamic, and thus we propose a deep reinforcement learning (DRL)-based algorithm to solve the problem, thereby enhancing the stability and accelerate convergence speed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively addresses the problem and outperforms other benchmark algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,IoT(Internet of Things, モノのインターネット)における情報化(AoI)を向上させるために, 分散ビームフォーミングに基づくUAV支援フォワードシステムを提案する。 具体的には、UAVはセンサーノード(SN)とリモートベースステーション(BS)の間でデータを収集、中継する。 しかし、飛行遅延はAoIを増大させ、ネットワーク性能を低下させる。 これを軽減するために、分散ビームフォーミングを採用し、通信範囲を拡張し、飛行周波数を低減し、連続データ中継と効率的なエネルギー利用を確保する。 そして、UAV軌道と通信スケジュールを協調的に最適化することにより、AoIとUAVのエネルギー消費を最小限に抑える最適化問題を定式化する。 この問題は非凸かつ高ダイナミックであり、この問題を解くための深部強化学習(DRL)に基づくアルゴリズムを提案し、安定性を高め、収束速度を高速化する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムはこの問題に効果的に対処し,他のベンチマークアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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