論文の概要: Orientation Matters: Learning Radiation Patterns of Multi-Rotor UAVs In-Flight to Enhance Communication Availability Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02827v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 07:45:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.379203
• Title: Orientation Matters: Learning Radiation Patterns of Multi-Rotor UAVs In-Flight to Enhance Communication Availability Modeling
• Title（参考訳）: オリエンテーションの課題:多回転UAVの飛行中の放射線パターンを学習し、通信アベイラビリティー・モデリングを支援する
• Authors: Martin Zoula, Daniel Bonilla Licea, Jan Faigl, Václav Navrátil, Martin Saska,
• Abstract要約: 本稿では,飛行データの校正によるアンテナ放射パターン(RP)の学習手法を提案する。 実世界の軌道の評価は、両方の放射パターンを学習し、3.6dB RMS誤差、測定ノイズレベルを達成する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.832283433985326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper presents an approach for learning antenna Radiation Patterns (RPs) of a pair of heterogeneous quadrotor Uncrewed Aerial Vehicles (UAVs) by calibration flight data. RPs are modeled either as a Spherical Harmonics series or as a weighted average over inducing samples. Linear regression of polynomial coefficients simultaneously decouples the two independent UAVs' RPs. A joint calibration trajectory exploits available flight time in an obstacle-free anechoic altitude. Evaluation on a real-world dataset demonstrates the feasibility of learning both radiation patterns, achieving 3.6 dB RMS error, the measurement noise level. The proposed RP learning and decoupling can be exploited in rapid recalibration upon payload changes, thereby enabling precise autonomous path planning and swarm control in real-world applications where setup changes are expected.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一対の不均質四輪航空機(UAV)のアンテナ放射パターン(RP)をキャリブレーション飛行データを用いて学習する手法を提案する。 RPは球高調波の級数としてモデル化されるか、サンプルを誘導する重み付き平均値としてモデル化される。 多項式係数の線形回帰は、2つの独立したUAVのRPを同時に分離する。 共同キャリブレーション軌道は、障害物のない無響高度での飛行時間を利用する。 実世界のデータセットの評価は、両方の放射パターンを学習し、3.6dB RMS誤差、測定ノイズレベルを達成する可能性を示している。 提案したRP学習とデカップリングは,ペイロード変更時の迅速な再校正に利用することができるため,設定変更が期待される現実のアプリケーションにおいて,正確な自律経路計画とスワム制御が可能になる。

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