研究目的
研究配备可见光通信（VLC）功能的无人机最优部署方案，在满足地面用户照明与通信需求的同时最小化发射功率。
研究成果
基于GRU的预测算法能准确预测未来光照分布，从而实现最优无人机部署，显著降低发射功率。无人机应悬停在光照强度高的区域，在满足用户需求的同时最小化功耗。
研究不足
该研究假设无人机服务区域无重叠，并忽略其他无人机的干扰?；贕RU的预测模型复杂度可能随数据集增大而增加。
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[IEEE GLOBECOM 2019 - 2019年IEEE全球通信会议 - 美国夏威夷州威科洛亚市 (2019.12.9-2019.12.13)] 2019年IEEE全球通信会议(GLOBECOM) - 基于门控循环单元学习的可见光通信无人机最优部署方案
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DOI：10.1109/globecom38437.2019.9014310
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文研究了配备可见光通信（VLC）功能的无人机（UAV）部署优化问题。在该研究模型中，无人机可同时为地面用户提供通信与照明服务?；肪彻庹栈嵩銮縑LC链路的干扰，同时降低无人机的照明阈值。因此，无人机部署优化需考虑目标区域的照明分布。该问题被构建为在满足用户照明与通信需求的前提下最小化总发射功率的优化问题。为解决该问题，提出了一种基于门控循环单元（GRU）机器学习框架的算法。通过GRU，无人机能够建模长期历史照明分布并预测未来照明分布。为在准确预测照明分布的同时降低预测算法复杂度，采用高斯混合模型（GMM）拟合每个时隙目标区域的照明分布?；谠げ獾恼彰鞣植迹糜呕侍獗恢っ魇强赏ü耘夹郧蠼獾耐褂呕侍?。利用美国国家海洋和大气管理局/国家环境信息中心（NOAA/NCEI）地球观测组（EOG）的真实数据进行的仿真表明，与传统不考虑照明分布的最优无人机部署方案相比，所提方法可实现最高22.1%的发射功率降低。结果还表明无人机必须悬停在强光照区域，从而为VLC无人机部署提供了实用指导。
作者：
Yining Wang，Mingzhe Chen，Zhaohui Yang，Xue Hao，Tao Luo，Walid Saad
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