概率LoS信道下能量受限空中认知无线电网络的3D轨迹设计
信息论
2024-06-04 v1 信号处理
math.IT
摘要
无人机（UAV）因其与高层城市区域中的地面节点之间获得视距链路的高概率而引起了广泛关注。在这项工作中，我们通过联合设计三维（3D）轨迹、UAV的发射功率和用户调度来研究认知无线电网络（CRNs）。考虑到UAV的机载能量消耗，我们制定了一个优化问题，通过联合优化UAV的3D轨迹、发射功率和用户调度来最大化所考虑系统的平均可达速率。由于该优化问题非凸，我们利用平均可达速率的下界来降低求解的复杂度。随后，通过使用块坐标下降法将原始优化问题分解为四个子问题，并通过引入松弛变量和逐次凸逼近将每个子问题转化为易于处理的凸优化问题。数值结果验证了我们所提出算法的有效性，并表明UAV的3D轨迹可以提升空中CRNs的平均可达速率。
引用
@article{arxiv.2406.01313,
title = {3D Trajectory Design for Energy-constrained Aerial CRNs Under Probabilistic LoS Channel},
author = {Hongjiang Lei and Xiaqiu Wu and Ki-Hong Park and Gaofeng Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.01313},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 6 figures,submitted to the IEEE journal for review