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Planificación de usuario y programación de ruta para comunicación asistida por superficie inteligente reconfigurable de UAV MISO

Autores: Gu, Yang; Huang, Zhiyu; Gao, Yuan; Fang, Yong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Planificación de usuario y programación de ruta para comunicación asistida por superficie inteligente reconfigurable de UAV MISO


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Vehículos aéreos no tripulados
Rendimiento de comunicación
Superficies inteligentes reconfigurables
Transmisión multi-antena
Problemas de interferencia
Algoritmo de optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La alta movilidad de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) les permite mejorar el rendimiento del sistema al establecer enlaces de línea de visión (LoS). Sin embargo, en entornos urbanos, estos enlaces LoS pueden ser interrumpidos por estructuras urbanas complejas, lo que lleva a posibles problemas de interferencia. Las superficies inteligentes reconfigurables (RIS) proporcionan un enfoque innovador para mejorar el rendimiento de la comunicación al reflejar inteligentemente las señales incidentes. Estudios recientes sugieren que el uso de transmisión multi-antena puede aumentar la eficiencia del sistema, mientras que la transmisión de antena única puede ser más propensa a la interferencia. Para abordar estos desafíos, este artículo presenta un sistema de comunicación UAV asistido por RIS de entrada única múltiple (MISO). Nuestro objetivo es optimizar la tasa de usuario mínima, garantizando así una comunicación equitativa para todos los usuarios. Sin embargo, la no convexidad inherente en este problema de optimización complica la búsqueda de una solución directa. Por lo tanto, descomponemos el problema en cuatro subproblemas: optimización de programación de usuarios, optimización de desplazamiento de fase de RIS, optimización de trayectoria de UAV y optimización de formación de haz de transmisión de UAV. Para obtener soluciones subóptimas, hemos desarrollado un algoritmo de optimización iterativa alternante para abordar los cuatro subproblemas. Los resultados numéricos demuestran que nuestro algoritmo aumenta efectivamente la tasa de usuario mínima de todo el sistema.

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