MMMay, 2018

无人机助力 5G，建构 3D 无线蜂窝网络基础

PDF
TL;DR本研究提出了一种新颖的三维蜂窝网络的概念，旨在将无人机基站（drone-BS）和通过蜂窝连接的无人机用户（drone-UE）集成在一起，并提出了用于无人机基站网络规划以及低延迟蜂窝关联的新框架。通过分析结果显示，与使用信噪比（SINR）标准的经典蜂窝关联方法相比，该方法减少了平均延迟高达 46％，同时提高了三维无线网络的频谱效率。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 无人机的蜂窝网络连接：网络建模、性能分析和设计准则

    通过对服务无人机和地面用户的蜂窝网络的用户和网络级性能进行深入分析，提出了一种解决 UAV 融入蜂窝网络的最佳解决方案，包括抬升 UAV 天线的倾角，优化信令等方式。

    Apr, 2018

  • 5G 及其后网络与无人机的全面概述：从通信到感知和智能

    本文全面介绍了如何将先进技术应用到无人机与 5G 及更高级别的蜂窝网络进行整合，以满足下一代无线系统的多种服务需求。重点强调了智能反射表面、短数据包传输、能量收集、联合通信和雷达感知以及边缘智能等先进技术的应用，并且提出了未来研究的重要方向。

    Oct, 2020

  • 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

  • 基于蜂窝网络的无人机：潜力，挑战和有前途的技术

    介绍了未来网络中的无人机通信技术，其中包括基于蜂窝网络的解决方案，讨论了其潜在好处，独特的通信和频谱需求，以及新的设计考虑。提出了实现三维异构无线网络的最新技术，包括空中和地面用户的共存。同时，通过模拟结果证实了作者的想法，并提出了未来研究的关键方向。

    Apr, 2018

  • 基于 5G 的无人机细胞连接：深度强化学习干扰管理

    本文提出了一种针对网络化无人机的干扰感知路径规划方案，使用基于回声状态网络的深度强化学习算法来解决路径规划问题，其中每架无人机旨在实现最大化能量效率和最小化无线延迟和干扰级别。模拟结果表明，该方案在减少对地面用户的干扰和无线传输延迟方面表现优异，并且需要比最短距离启发式基线考虑的步骤数量相当的步骤。

    Jan, 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

  • 基于无人机通信的细胞网络：基于连接受限轨迹优化的视角

    这篇论文提出了一种新的无人机轨迹设计问题，考虑优化其航迹以最小化任务完成时间，并在保证最低接收信噪比的前提下与地面基站进行可靠通信，通过图论和凸优化技术，提出了两种高质量的近似轨迹解决方案。

    May, 2018

  • 基于无人机的 5G 通信带内集成接入和回传

    本文提出了以无人机为基站在 5G 网络中针对 IB-IAB 方案进行无线接入和回传，首先给出了系统模型，探讨了关键挑战，最后提出了一种利用无人机空中飞行特性的框架，用于寻找最优预编码设计方案，并使用全面搜索解决方案，以证明所提出算法的性能优化。

    Jul, 2018

  • 基于深度强化学习的无人机一体化接入和回传的 5G 网络

    本文研究了无人机基站在自然灾害中提供快速，灵活和可靠的无线通信的控制方式，使用机器学习算法控制无人机的三维位置和天线倾斜角度，以便在灾区为遭受自然灾害影响的用户提供快速的通信服务。

    Feb, 2022