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Planificación de Trayectorias Conjuntas, Asignación de Tiempo y Potencia para Maximizar el Rendimiento en Redes de UAV

Autores: Wang, Kehao; Xu, Jiangwei; Li, Xiaobai; Liu, Pei; Cao, Hui; Liu, Kezhong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Planificación de Trayectorias Conjuntas, Asignación de Tiempo y Potencia para Maximizar el Rendimiento en Redes de UAV


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Ventajas
Vehículos aéreos no tripulados
Comunicación
Tecnología SWIPT
Planificación de trayectorias
Optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Debido a las ventajas de una fuerte movilidad, un despliegue flexible y un bajo costo, los vehículos aéreos no tripulados (VANT) se utilizan ampliamente en diversas industrias. Como un relé volador, los VANT pueden establecer enlaces de línea de vista (LOS) para diferentes escenarios, mejorando efectivamente la calidad de la comunicación. En este documento, considerando el presupuesto de energía limitado de los VANT y la existencia de múltiples interferidores, introducimos una tecnología de transferencia simultánea de información y energía inalámbrica (SWIPT) y estudiamos los problemas de planificación conjunta de trayectorias, tiempo y asignación de energía para aumentar el rendimiento de la comunicación. Específicamente, la red incluye múltiples VANT, nodos de origen (SN), nodos de destino (DN) e interferidores. Suponemos que los VANT necesitan comunicarse con los DN, los SN utilizan la tecnología SWIPT para transmitir energía e información inalámbrica a los VANT, y los interferidores pueden interferir con el canal de los VANT a los DN. En esta red, nuestro objetivo era maximizar el rendimiento de los DN optimizando la trayectoria, el tiempo y la asignación de energía de los VANT bajo las restricciones de los interferidores y el movimiento real de los VANT (incluyendo el presupuesto de energía de los VANT, la velocidad máxima y las restricciones de colisión). Dado que el problema formulado era no convexo y difícil de resolver directamente, primero descompusimos el problema original en tres subproblemas. Luego resolvimos los subproblemas aplicando una tecnología de optimización convexa sucesiva y un método de variables holgura. Finalmente, se propuso un algoritmo de optimización conjunta eficiente para obtener una solución subóptima utilizando un método de descenso por coordenadas en bloques. Los resultados de simulación indicaron que el algoritmo propuesto tiene un mejor rendimiento que los cuatro esquemas de referencia.

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