AdaptNet：重塑无人机网络的感知与通信
信号处理
2024-05-14 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在无人机(UAVs)演变时代，重点已从单纯的数据收集，转向在无人机物联网(IoDs)生态系统中战略性获取及时且相关的数据。然而，动态IoDs中不可预测的条件为无人机安全带来挑战。为此，我们的方法引入了多无人机框架，利用时空聚类和弗莱克距离来增强可靠性。与集成感知与通信(ISAC)无缝耦合，提高了无人机网络的精度和灵活性。我们的多主体强化学习(MARL)机制确保无人机通过持续的环境交互来调整策略，从而增强智能感知。这一重点确保了作业的安全性和效率，同时考虑数据捕获和传输的可行性。通过评估感知信息的相关性，我们仅在设定阈值以上传输最关键的数据变异，从而优化带宽使用。我们的 methodology 变革了无人机领域，将无人机从数据收集者转变为信息编排者，为现代空中系统建立了效率和适应性的基准。
引用
@article{arxiv.2405.07318,
title = {AdaptNet: Rethinking Sensing and Communication for a Seamless Internet of Drones Experience},
author = {Ananya Hazarika and Mehdi Rahmati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07318},
year = {2024}
}