Conceitos essenciais
본 논문은 통합 감지 및 통신(ISAC) 기능을 갖춘 다중 무인항공기(UAV) 협력 네트워크에서 협력 통신과 비협력 위치 추정을 위한 자원 할당 문제를 다룹니다. 시스템 평균 합 전송률과 위치 추정 품질 서비스(QoS)의 가중 합을 최대화하기 위해 셀 연결, 통신 전력 할당, 감지 전력 할당을 공동 최적화합니다.
Resumo
본 논문은 통합 감지 및 통신(ISAC) 기능을 갖춘 다중 무인항공기(UAV) 협력 네트워크에서의 자원 할당 문제를 다룹니다.
- 협력 통신과 비협력 위치 추정 간의 관계를 밝히고, 시스템 평균 합 전송률과 위치 추정 QoS의 가중 합을 최대화하는 최적화 문제를 정의합니다.
- 이 문제는 혼합 정수 비볼록 문제이므로, 최적 수송 이론(OT)을 활용하여 교대 반복 알고리즘(AIBOT)을 제안하여 효과적으로 해결합니다.
- 시뮬레이션 결과, AIBOT은 기준 알고리즘 대비 시스템 합 전송률을 약 12% 향상시키고 위치 추정 Cramér-Rao 하한을 약 29% 감소시킬 수 있음을 보여줍니다.
Estatísticas
협력 UAV의 합 전송률은 통신 전력 할당과 위치 추정 QoS 제약에 따라 감소합니다.
AIBOT은 기준 알고리즘 대비 합 전송률을 약 12% 향상시킬 수 있습니다.
AIBOT은 기준 알고리즘 대비 비협력 UAV의 위치 추정 Cramér-Rao 하한을 약 29% 감소시킬 수 있습니다.
Citações
"본 논문은 통합 감지 및 통신(ISAC) 기능을 갖춘 다중 무인항공기(UAV) 협력 네트워크에서의 자원 할당 문제를 다룹니다."
"AIBOT은 기준 알고리즘 대비 시스템 합 전송률을 약 12% 향상시키고 위치 추정 Cramér-Rao 하한을 약 29% 감소시킬 수 있습니다."