We propose a novel cooperative joint sensing-communication (JSC) unmanned aerial vehicle (UAV) network that can achieve downward-looking detection and transmit detection data simultaneously using the same time and frequency resources by exploiting the beam sharing scheme. The UAV network consists of a UAV that works as a fusion center (FCUAV) and multiple subordinate UAVs (SU). All UAVs fly at the fixed height. FCUAV integrates the sensing data of network and carries out downward-looking detection. SUs carry out downward-looking detection and transmit the sensing data to FCUAV. To achieve the beam sharing scheme, each UAV is equipped with a novel JSC antenna array that is composed of both the sensing subarray (SenA) and the communication subarray (ComA) in order to generate the sensing beam (SenB) and the communication beam (ComB) for detection and communication, respectively. SenB and ComB of each UAV share a total amount of radio power. Because of the spatial orthogonality of communication and sensing, SenB and ComB can be easily formed orthogonally. The upper bound of average cooperative sensing area (UB-ACSA) is defined as the metric to measure the sensing performance, which is related to the mutual sensing interference and the communication capacity. Numerical simulations prove the validity of the theoretical expressions for UB-ACSA of the network. The optimal number of UAVs and the optimal SenB power are identified under the total power constraint.


翻译:我们提出了一种新型的合作式联合感知-通信(JSC)无人机(UAV)网络,通过利用波束共享方案,可以在使用相同的时间和频率资源的同时实现向下监测和传输监测数据。该UAV网络由运作为融合中心(FCUAV)的无人机和多个下级无人机(SU)组成。所有无人机均在固定高度飞行。FCUAV整合网络的感知数据并进行向下检测。SUs进行向下监测并将感知数据传输给FCUAV。为了实现波束共享方案,每个无人机配备了一种新型的JSC天线阵列,由感知子阵列(SenA)和通信子阵列(ComA)组成,以便生成用于检测和通信的感知波束(SenB)和通信波束(ComB)。每个无人机的SenB和ComB共享总无线电功率。由于通信和感知的空间正交性,SenB和ComB可以轻松形成正交。合作感知区域平均上限(UB-ACSA)被定义为衡量感知性能的指标,与相互感知干扰和通信容量有关。数值模拟证明了网络UB-ACSA理论表达式的有效性。在总电源约束下,确定了最佳无人机数量和最佳SenB功率。

0
下载
关闭预览

相关内容

不需要驾驶员登机驾驶的各式遥控飞行器。
【ICLR 2019】双曲注意力网络,Hyperbolic  Attention Network
专知会员服务
82+阅读 · 2020年6月21日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
ECCV 2022 | 底层视觉新任务:Blind Image Decomposition
RL解决'LunarLander-v2' (SOTA)
CreateAMind
62+阅读 · 2019年9月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
SIGIR2019 接收论文列表
专知
18+阅读 · 2019年4月20日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17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
4+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
1+阅读 · 2012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
0+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
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【ICLR 2019】双曲注意力网络,Hyperbolic  Attention Network
专知会员服务
82+阅读 · 2020年6月21日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
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
4+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
1+阅读 · 2012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
0+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
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员