Abstract-This paper studerar ett obemannade luftfartyg (UAV)-aktiverad multicasting system, där en UAV sänds för att sprida en gemensam fil till ett antal geografiskt distribuerade markterminaler (GT). Vårt mål är att utforma UAV-banan för att minimera tiden för uppdragets slutförande, samtidigt som vi ser till att varje GT framgångsrikt kan återställa filen med hög sannolikhet krävs. Vi anser att användningen av praktisk slumpmässig linjär nätkodning (RLNC) för UAV multicasting, så att varje GT kan återställa filen så länge den får ett tillräckligt stort antal kodade paket. Emellertid, den formulerade UAV bana optimering problem är icke-konvex och svårt att bli direkt löst. För att ta itu med denna fråga, får vi först en analytisk lägre gräns för framgångsannolikheten för varje GT fil återvinning. Baserat på detta resultat omformulerar vi sedan problemet till en mer dragbar form, där UAV-banan endast behöver utformas för att möta en uppsättning begränsningar var och en på den minsta anslutningstiden med en GT, under vilken deras avstånd är under en beräknad tröskel. Vi visar att den optimala UAV-banan bara behöver utgöra anslutna linjesegment, vilket kan uppnås genom att först bestämma den optimala uppsättningen waypoints och sedan UAV hastighet längs de linjer som förbinder waypoints. Vi föreslår praktiska system för waypoints design baserat på ett nytt koncept för virtuell basstation (VBS) placering och genom att tillämpa konvex optimeringsteknik. För given uppsättning waypoints får vi dessutom den optimala UAV-hastigheten över den resulterande banan effektivt genom att lösa ett linjärt programmeringsproblem (LP). Numeriska resultat visar att den föreslagna UAV-aktiverade multicasting med optimerad bana design uppnår betydande prestandavinster jämfört med referenssystem.
Dessutom, i REF, Zeng et al. studera problemet med att skicka en UAV för att sprida en gemensam fil till markterminaler så att slutförandet tid minimeras.
Trajectory Optimization for Completion Time Minimization in UAV-Enabled Multicasting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}