Providing an energy-efficient UAV Base Station positioning mechanism to improve wireless connectivity - Pasandideh, Faezeh (2024)
Em uma era marcada pela onipresença da comunicação sem fio, a necessidade de conectividade excepcional sofreu um aumento sem precedentes. A evolução para as redes de sexta geração (6G) não só enfatizou a comunicação onipresente mas também exigiu taxas de dados e confiabilidade extremamente altas, preparando o terreno para avanços revolucionários. O cenário iminente O cenário iminente das tecnologias de comunicação, como as redes ad-hoc veiculares (VANETs), apresenta desafios e oportunidades oportunidades únicas, exigindo uma mudança de paradigma nas estratégias de conectividade sem fio. Este documento aborda o desafio de aprimorar a conectividade sem fio, apresentando uma solução inovadora para veículos aéreos não tripulados (UAVs) como estações de base (BS), explorando assim o conceito de UAV-BS. Este estudo apresenta um modelo de otimização com eficiência energética de programação não linear de inteiro misto (MINLP) para posicionar os UAV-BSs com base na demanda em tempo real e nas condições da rede de forma adaptativa. Os métodos tradicionais de otimização tradicionais geralmente enfrentam desafios para lidar com a natureza complexa e dinâmica da implantação de UAV-BSs. Para superar essa limitação, um novo algoritmo combina os pontos fortes do JAYA , um algoritmo de otimização baseado em população inspirado no comportamento social para resolver problemas de otimização matemática, e a técnica de agrupamento K-means. Por meio de experimentos extensivos e análise comparativa, o desempenho do modelo de otimização e do algoritmo aprimorado baseado no JAYA é avaliado, demonstrando sua eficácia em atingir os objetivos de maximizar a cobertura e a conectividade da rede e, ao mesmo tempo, minimizar o consumo de energia dos UAV-BSs. consumo de energia dos UAV-BSs. Os resultados demonstram que essa abordagem supera outros métodos em termos de precisão de posicionamento de precisão, menor consumo de energia pelos VANTs-BSs, taxa de perda de pacotes e latência. Além disso, o algoritmo apresenta adaptabilidade a condições de rede variáveis, o que o torna uma ferramenta valiosa para otimizar a localização de UAV-BSs em ambientes dinâmicos.