基于信道知识图的无人机通信任务定位误差补偿
光学
2024-09-26 v2 图像与视频处理
应用物理
摘要
当无人机(UAV)执行高精度通信任务(如搜索用户和提供应急覆盖)时，基站与用户之间的定位误差会使轨迹规划算法的部署提出挑战。为了解决由位置误差引起的这些挑战，提出了一种通过信道知识图(CKM)进行误差补偿的框架，该图存储了信道状态信息(CSI)。通过将具有误差的位置作为输入，生成的CKM可给出接近真实位置的信号衰减预测。基于此，利用这些预测来计算接收功率，并应用PPO算法进行补偿优化。训练后，该框架能够找到在通信约束和定位误差下最小化飞行时间的策略。此外，计算了置信区间，以辅助功率分配和CKM的更新，以适应动态环境。仿真结果表明，CKM对定位误差和环境变化具有鲁棒性，并且CKM辅助的无人机通信设计具有优势。
引用
@article{arxiv.2409.15797,
title = {Neural Network-Based Multimode Fiber Imaging and Characterization Under Thermal Perturbations},
author = {Kun Wang and Changyan Zhu and Ennio Colicchia and Xingchen Dong and Wolfgang Kurz and Yosuke Mizuno and Martin Jakobi and Alexander W. Koch and Yidong Chong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15797},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 5 figures