May, 2017

能效最大覆盖的无人机基站（UAV-BS）的 3D 放置

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TL;DR本文提出了一种基于优化算法的无人机基站布局方案，通过在垂直和水平空间上分别部署无人机基站在尽可能减少发送功率的情况下最大化覆盖用户数量，同时通过模拟验证了该方案的性能。
发现论文，激发创造
  • 基于密度感知的按需式无人机基站三维放置，为任意分布的用户提供数据传输保障

    本文研究无人机基站在任意分布用户下的按需部署问题，将其建模为一个 NP 难的背包问题，并提出了一种密度感知的部署算法，以最大化覆盖用户的数量，同时满足用户所需的最小数据速率。通过模拟实验，结果表明我们的解决方案可以为不同密度的用户提供服务，并与现有方法相比减少 29% 的发送功率。

    Apr, 2019

  • 关于 3D 无人机基站数量和位置在无线蜂窝网络中的研究

    本文提出了使用启发式算法在不同用户密度的区域中找到无人机基站 (drone-BSs) 的位置的方法，以满足网络的服务质量要求。结果表明，所提出的方法能够满足网络的服务质量要求。

    Apr, 2018

  • 无人机载移动基站的放置优化

    该文介绍了一种使用无人机搭载移动基站提供通信覆盖的算法，通过顺利地在未覆盖区域去放置每个基站，以实现使用最小的基站数量为一组分布式地面终端提供无线覆盖。

    Dec, 2016

  • 多无人机高效覆盖无线网络

    本文研究了多个无人机使用定向天线作为无线基站为地面用户提供覆盖的高效部署。我们使用圆形装箱理论确定无人机的三维位置，以最大化覆盖面积并最大化无人机的覆盖寿命。结果表明，为了减轻干扰，必须根据方向天线的波束宽度和覆盖要求合理调整无人机的海拔高度。此外，确定了保证给定地理区域目标覆盖概率所需的最小无人机数量。数值结果评估了各种无人机部署方案所涉及的各种权衡。

    Jun, 2016

  • 空中移动性：面向蜂窝网络连接的无人机的性能和移动性分析

    研究了使用协调多点传输为无人机用户设备提供无缝连接的方法，考虑了地面基站群集网络分别服务于静止和移动类型的无人机用户设备，通过应用最大比传输，研究不同系统参数对覆盖概率的影响，揭示了合作距离、高度和速度的变化如何影响无人机用户设备的性能表现。

    Aug, 2019

  • 利用 Echo State 网络对 UAV 基站进行预测性按需部署

    本文提出了一种基于无人机基站及用户设备运动轨迹预测的能效匹配方案，通过使用 Echo State Network（ESN）算法预测用户设备未来轨迹和 Kuhn-Munkres 算法寻找节能的无人机基站重新布局路径，实现了无缝服务并最大程度降低了重新部署所需的能量成本。

    Sep, 2019

  • 利用深度强化学习实现空中基站的部署优化

    本文提出利用深度强化学习方法和三维地形图设计策略，解决无人机作为空中基站在紧急场景下如何协助地面设施提供无线连接的问题。实验结果证明该论文的方法比对照算法显著提高了覆盖率。

    Nov, 2019

  • 移动无人机（UAV）用于节能物联网通信

    本文研究了多个无人机高效部署和移动的问题，并提出了一种用于同时优化三维位置部署、设备与无人机的关联和上行功率控制的新框架，以提高能源效率和系统可靠性。

    Mar, 2017

  • 机器学习与契约理论在预测部署无人机基站中的应用

    本文提出了一种新的框架，以启用预测性的应用无人机作为临时基站来补充地面蜂窝系统的下行通信流量过载，并给出了相应的学习方法、卸载合同、优化问题以及预测算法，仿真结果表明，所提出的方法显著提高了蜂窝和无人机网络的收入，并改善了用户的服务体验。

    Nov, 2018

  • DroneOptiNet: 5G 及更高的太阳能小型蜂窝网络优化无人机载荷转移机制的框架

    通过使用空中基站（由无人机搭载）进行可靠和安全的电力再分配，减少基站的停电，并保持一致的吞吐稳定性，从而提高无线通信系统的可靠性和稳健性。

    Nov, 2023