Optimierung der gemeinsamen Rechenleistungsauslagerung und Zielverfolgung in ISAC-fähigen UAV-Netzwerken

Core Concepts

In diesem Artikel wird eine gemeinsame Optimierung der Rechenleistungsauslagerung und der Zielverfolgung in ISAC-fähigen UAV-Netzwerken untersucht. Dabei wird die Aufgabengröße für die Auslagerung und der Standort des UAV so optimiert, dass die Gesamtberechnungslatenz und der Cramer-Rao-Untergrenzen-Schätzfehler der Geschwindigkeitsschätzung unter Berücksichtigung des UAV-Budgets minimiert werden.

Abstract

In diesem Artikel wird ein ISAC-fähiges UAV-Netzwerk untersucht, in dem das UAV eine Rechenaufgabe teilweise an ein Boden-UE auslagert. Während der Auslagerung dieser Aufgabe an das UE verfolgt das UAV ein Bodenziel, um dessen Geschwindigkeit anhand einer Autokorrelationsfunktion zu messen. Die Genauigkeit der Geschwindigkeitsschätzung, dargestellt durch die Cramer-Rao-Untergrenze (CRB), hängt von der Länge der Auslagerungsbitsequenz und der Position des UAV ab. Daher optimieren wir gemeinsam die Aufgabengröße für die Auslagerung und den Standort des UAV, um die Gesamtberechnungslatenz und die CRB des mittleren quadratischen Fehlers der Geschwindigkeitsschätzung unter Berücksichtigung des UAV-Budgets zu minimieren. Das Problem ist nicht konvex, und wir schlagen einen genetischen Algorithmus vor, um es zu lösen. Simulationsergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Algorithmus.

Stats

Die Berechnungslatenz am UAV ist gegeben durch: tuav
comp = wsβ/ξuav
Die Übertragungslatenz ist gegeben durch: tcom = 2s(1-β)/r
Die Berechnungslatenz am UE ist gegeben durch: tue
comp = ws(1-β)/ξue
Die Gesamtlatenz ist gegeben durch: ttotal = max(tuav
comp, toff)
Die Kommunikationskosten sind gegeben durch: ccom = a2(1-β)s + χ1Ptcom
Die Berechnungskosten sind gegeben durch: ccomp = ws(1-β)b + χ2ws(1-β)c
Die Cramer-Rao-Untergrenze (CRB) der Geschwindigkeitsschätzung ist gegeben durch: CRBv = 6λ2/(16(π2)(1-β)3s3T2
s γrad)

Quotes

"In diesem Werk untersuchen wir eine gemeinsame Rechenleistungsauslagerung und Zielerfassung in einem ISAC-fähigen Drohnen-Netzwerk."
"Die Genauigkeit der Geschwindigkeitsschätzung, dargestellt durch die Cramer-Rao-Untergrenze (CRB), hängt von der Länge der Auslagerungsbitsequenz und der Position des UAV ab."
"Wir optimieren gemeinsam die Aufgabengröße für die Auslagerung und den Standort des UAV, um die Gesamtberechnungslatenz und die CRB des mittleren quadratischen Fehlers der Geschwindigkeitsschätzung unter Berücksichtigung des UAV-Budgets zu minimieren."

Key Insights Distilled From

Joint Computation Offloading and Target Tracking in Integrated Sensing and Communication Enabled UAV Networks

by Trinh Van Ch... at arxiv.org 04-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.08396.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Leistung des Systems weiter verbessern, indem man mehrere UAVs und UEs in das Netzwerk einbezieht

Um die Leistung des Systems durch die Einbeziehung mehrerer UAVs und UEs zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst könnten kooperative Techniken implementiert werden, bei denen die UAVs zusammenarbeiten, um die Effizienz der Zielerfassung und der Rechenleistungsauslagerung zu maximieren. Dies könnte durch die Koordination der UAVs bei der Aufteilung von Aufgaben und Ressourcen erreicht werden. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Kommunikationsprotokolle implementiert werden, um eine nahtlose Datenübertragung und -verarbeitung zwischen den UAVs und UEs zu gewährleisten. Durch die Integration von Machine Learning und künstlicher Intelligenz könnten die UAVs auch lernen, optimale Entscheidungen zu treffen, um die Gesamtleistung des Netzwerks zu maximieren.

Wie könnte man die Auswirkungen von Störsignalen auf die Genauigkeit der Zielerfassung berücksichtigen

Um die Auswirkungen von Störsignalen auf die Genauigkeit der Zielerfassung zu berücksichtigen, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von Signalverarbeitungstechniken, die Störsignale erkennen und herausfiltern können, um die Genauigkeit der Zielerfassung zu verbessern. Darüber hinaus könnten adaptive Algorithmen eingesetzt werden, die sich an verändernde Störsignale anpassen und die Zielerfassung entsprechend anpassen. Die Verwendung von Antennenarrays und Beamforming-Techniken könnte auch dazu beitragen, Störsignale zu minimieren und die Genauigkeit der Zielerfassung zu erhöhen.

Welche zusätzlichen Anwendungen könnten von der Kombination von Rechenleistungsauslagerung und Zielerfassung in ISAC-fähigen Systemen profitieren

Die Kombination von Rechenleistungsauslagerung und Zielerfassung in ISAC-fähigen Systemen könnte von verschiedenen zusätzlichen Anwendungen profitieren. Ein Bereich wäre die autonome Navigation und Überwachung, bei der die UAVs in der Lage wären, Ziele zu verfolgen und gleichzeitig komplexe Berechnungen durchzuführen, um ihre Umgebung zu analysieren. In der Katastrophenhilfe könnten solche Systeme eingesetzt werden, um schnell und effizient Rettungsaktionen zu koordinieren und Überlebende zu lokalisieren. In der Landwirtschaft könnten sie zur Überwachung von Feldern und zur Optimierung von Bewässerungs- und Düngemittelanwendungen eingesetzt werden. Durch die Integration von Rechenleistungsauslagerung und Zielerfassung könnten ISAC-fähige Systeme in einer Vielzahl von Anwendungen einen Mehrwert bieten.