In this letter, we study the deployment of Unmanned Aerial Vehicle mounted Base Stations (UAV-BSs) in multi-UAV cellular networks. We model the multi-UAV deployment problem as a user satisfaction maximization problem, that is, maximizing the proportion of served ground users (GUs) that meet a given minimum data rate requirement. We propose an interference-aware deployment (IAD) algorithm for serving arbitrarily distributed outdoor GUs. The proposed algorithm can alleviate the problem of overlapping coverage between adjacent UAV-BSs to minimize inter-cell interference. Therefore, reducing co-channel interference between UAV-BSs will improve user satisfaction and ensure that most GUs can achieve the minimum data rate requirement. Simulation results show that our proposed IAD outperforms comparative methods by more than 10% in user satisfaction in high-density environments.


翻译:在本文中,我们研究了多飞行器蜂窝网络中的无人机基站(UAV-BS)部署。我们将多UAV部署问题建模为最大化用户满意度问题,即最大化满足给定最低数据速率要求的服务地面用户(GUs)的比例。我们提出了一种干扰感知部署(IAD)算法,用于为任意分布的户外GUs提供服务。所提出的算法可以减轻相邻UAV-BS之间重叠覆盖的问题,以最小化小区间干扰。因此,减少UAV-BS之间的同信道干扰将提高用户满意度,并确保大多数GUs可以达到最低数据速率要求。仿真结果表明,我们提出的IAD在高密度环境中优于比较方法超过10%的用户满意度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
【AAAI2022】跨域少样本图分类
专知会员服务
29+阅读 · 2022年1月22日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
【AAAI2022】跨域少样本图分类
专知会员服务
29+阅读 · 2022年1月22日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员