To support large-scale deployment of unmanned aerial vehicles (UAVs) in future, a new wireless communication paradigm, namely, cellular-connected UAV, has recently received an upsurge of interests in both academia and industry. Specifically, cellular base stations (BSs) and spectrum are reused to serve UAVs as new aerial user equipments (UEs) for meeting their communication requirements. However, compared to traditional terrestrial UEs, the high altitude of UAVs results in more frequent line-of-sight (LoS) channels with both their associated and non-associated BSs in a much wider area, which causes stronger aerial-ground interference to both UAVs and terrestrial UEs. As such, conventional techniques designed for mitigating the terrestrial interference become ineffective in coping with the new and more severe UAV-terrestrial interference. To tackle this challenge, we propose in this article new interference mitigation solutions for achieving spectral efficient operation of the cellular network with co-existing UAVs and terrestrial UEs. In particular, we exploit the powerful sensing capability of UAVs and inactive BSs in the network for interference mitigation/cancellation. Numerical results are presented to verify the efficacy of the proposed solutions and show their significant spectrum efficiency gains over terrestrial interference mitigation techniques.


翻译:为支持今后大规模部署无人驾驶航空器(无人驾驶航空器),一个新的无线通信模式,即与蜂窝相连的无人驾驶航空器,最近在学术界和工业界都引起了兴趣,特别是,蜂窝基地站和频谱被重新用作无人驾驶航空器的新航空用户设备,以满足其通信需要;然而,与传统的地面无人驾驶飞行器相比,无人驾驶航空器的高高度导致与其相关和非相关信道的光线(LOS)渠道在更广泛的地区更加频繁地运行,从而对无人驾驶航空器和陆地能源造成更大的空中地面干扰;因此,为减轻地面干扰而设计的常规技术在应对新的和更为严重的无人驾驶航空器-地球干扰方面变得无效;为了应对这一挑战,我们在本篇文章中提出新的干扰减缓办法,以实现与共同存在的无人驾驶飞行器和地面无人驾驶飞行器(LOS)的光谱高效运行;特别是,我们利用无人驾驶飞行器和闲置的BSS的强大感测能力,对无人驾驶飞行器和地面导航和地面导航系统进行强大的地面干扰的干扰,从而显示拟议的地面干扰效率提高的解决方案。

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
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
【MIT深度学习课程】深度序列建模,Deep Sequence Modeling
专知会员服务
77+阅读 · 2020年2月3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
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关资讯
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员