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J-GLOBAL ID：202202246589609243   整理番号：22A0787830

上方からの支援:災害後のシナリオにおけるUAV-EmPowerネットワークの弾力性【JST・京大機械翻訳】

Help From Above: UAV-Empowered Network Resiliency in Post-Disaster Scenarios

著者 (2件)： Esposito Christian (University of Salerno,Italy) ,  Rizzo Gianluca (HES-SO Valais,Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： CCNC  ページ： 477-480  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然および人工災害は,無線アクセスネットワークにおけるサービスアベイラビリティにしばしば影響し,次第に劣化した性能または連結性の欠如を呼び起こしている。しかし,状況認識,テレヘルス,および先進レスキューチーム協調サービスの影響を受けた母集団に対する重要性が高まり,必要なQoSレベルを保証しながら,タイムリーな方法でこれらのサービスを復元することが重要である。この目的を達成するために,UAV搭載基地局を,この目標を達成するための重要な機器として最近提案した。それにもかかわらず,これは,インフラストラクチャー支援と電力供給の欠如によって典型的に特性化される災害後文脈において,資源効率的方法でそれらをどのように展開するかの鍵となる問題を生じる。本研究では,災害後のセルラネットワークにおけるカバレッジホールとQoS劣化を効率的にキャタするために,QOS認識方式でドロン展開とユーザ連想を共同最適化する方法の課題に取り組んだ。ネットワーク最適化問題を定式化し,著者らは,採用されたドローンの数を最小化するために,UAV位置,基地局送信電力およびユーザ連想を反復的に調整する2段階遺伝的アルゴリズムを提供した。現実的な測定ベースシナリオに関する最初の結果は,著者らのアプローチが,目標最小QoSを達成しながら,展開ドロンの数を効果的に最小化できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ネットワーク ,  *弾性 ,  基地局 ,  無人機 ,  インフラストラクチャー ,  母集団 ,  定式化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  遠隔医療
準シソーラス用語： 状況認識 ,  送信電力 ,  セルラーネットワーク ,  無線アクセスネットワーク ,  ネットワーク最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 支援 ,  災害 ,  シナリオ ,  UAV ,  弾力性