具备机器人锚定能力的空中智能反射面：一种自适应覆盖增强的新途径
网络与互联网体系结构
2023-11-16 v1 信号处理
摘要
将智能反射面（IRSs）与无人机（UAV）或无人机结合以协助无线网络改善网络覆盖与终端用户服务质量（QoS）已被广泛认可。然而，无人机的关键制约在于其极短的悬停/飞行时间。本文提出机器人空中 IRS（RA-IRSs）的概念，其本质为除 IRS 外还嵌入锚定机构的无人机，可能以能量中立的方式抓住路灯等城市高处地形。借此，RA-IRSs 可彻底消除飞行/悬停能耗，并提供数小时乃至数天的服务（这是挂载无人机的 IRS 所无法实现的）。利用该特性，我们展示了 RA-IRS 如何通过改变其锚定位置以跟随时空业务需求来提升网络性能。所提方法通过整数线性规划（ILP）公式构建，相较于固定 IRS，在业务需求高度异质区域带来了显著的信噪比（SNR）增益；从而有效解决城市覆盖差异问题。数值仿真验证了 RA-IRSs 在业务可服务性上优于固定地面 IRS，在高异质区域可承载超过 2 倍的业务需求，凸显了其在复杂城市地形中改善覆盖与 QoS 的适应性。
引用
@article{arxiv.2311.08876,
title = {Aerial IRS with Robotic Anchoring Capabilities: A Novel Way for Adaptive Coverage Enhancement},
author = {Xinyuan Wu and Vasilis Friderikos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08876},
year = {2023}
}