Abstract-Modern dag trådlösa nätverk har enormt utvecklats drivs av en kraftig ökning av användarnas krav, ständigt begära mer data och tjänster. Detta sätter stor press på infrastrukturbaserade makrocellnät på grund av ineffektiviteten i hanteringen av dessa trafikkrav, kostnadseffektivt. En livskraftig lösning är användningen av obemannade luftfartyg (UAV) som mellanliggande flygnoder mellan makro- och småcellsnivåerna för att förbättra täckningen och öka kapaciteten. I detta brev undersöks problemet med användarefterfrågan baserade UAV-uppdrag över geografiska områden som är föremål för höga trafikkrav. En neural baserad kostnadsfunktion metod är formulerad där UAVs matchas till ett visst geografiskt område. Det visas att utnyttjande av flera UAV inte bara ger lång räckvidd anslutning, men också bättre lastbalansering och trafik offload. Simuleringsstudien visar att den föreslagna metoden ger betydande förbättringar i form av 5:e percentilspektraleffektivitet upp till 38 % och minskade förseningar upp till 37,5 % jämfört med en markbaserad baslinje för nät utan UAV. Index Terms-UAVs, 5G, interferenssamordning, quadcopter, obemannade flygbasstationer.
I REF studeras problemet med utplacering av flera drönare.
UAV-Assisted Heterogeneous Networks for Capacity Enhancement
{'venue': 'IEEE Communications Letters', 'journal': 'IEEE Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}