Recovering postdisaster communications has become a major challenge for search and rescue. Device-to-device (D2D) and device-to-vehicle (D2V) networks have drawn attention. However, due to the limited D2D coverage and onboard energy, establishing a hybrid D2D and D2V network is promising. In this article, we jointly establish, optimize, and fuse D2D and D2V networks to support energy-efficient emergency communications. First, we establish a D2D network by optimally dividing ground devices (GDs) into multiple clusters and identifying temporary data caching centers (TDCCs) from GDs in clusters. Accordingly, emergency data returned from GDs is cached in TDCCs. Second, given the distribution of TDCCs, unmanned aerial vehicles (UAVs) are dispatched to fetch data from TDCCs. Therefore, we establish a UAV-assisted D2V network through path planning and network configuration optimization. Specifically, optimal path planning is implemented using cascaded waypoint and motion planning and optimal network configurations are determined by multiobjective optimization. Consequently, the best tradeoff between emergency response time and energy consumption is achieved, subject to a given set of constraints on signal-to-interference-plus-noise ratios, the number of UAVs, transmit power, and energy. Simulation results show that our proposed approach outperforms benchmark schemes in terms of energy efficiency, contributing to large-scale postdisaster emergency response.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5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
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 · 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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2022年10月6日
VIP会员
相关资讯
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
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 · 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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员