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Comunicaciones de UAV basadas en el aprendizaje de Auto-Encoder para la gestión de ganado

Autores: Alanezi, Mohammed A.; Mohammad, Abdullahi; Sha"aban, Yusuf A.; Bouchekara, Houssem R. E. H.; Shahriar, Mohammad S.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Comunicaciones de UAV basadas en el aprendizaje de Auto-Encoder para la gestión de ganado


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Aplicaciones
Agricultura
Comunicación
UAV
Vigilancia
Monitoreo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El avance en la computación y las telecomunicaciones ha ampliado las aplicaciones de los drones más allá de la vigilancia militar hacia otros campos, como la agricultura. La ganadería utilizando sistemas de vehículos aéreos no tripulados (VANT) requiere vigilancia y monitoreo de animales en terrenos agrícolas relativamente grandes. Un sistema de comunicación confiable entre los VANT y la estación de control en tierra (GCS) es necesario para lograr esto. Este documento describe estrategias y técnicas de comunicación basadas en el aprendizaje que permiten la interacción y el intercambio de datos entre los VANT y una GCS. Proponemos un marco de diseño de VANT basado en un auto-codificador profundo para comunicaciones de extremo a extremo. Los resultados de simulación muestran que el auto-codificador aprende funciones de mapeo conjuntas de transmisor (VANT) y receptor (GCS) para varias estrategias de comunicación, como QPSK, 8PSK, 16PSK y 16QAM, sin conocimiento previo.

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