DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3583510
تاريخ النشر: 2025-06-26
المؤلف: Xiaoya Zheng وآخرون
الموضوع الرئيسي: تطبيقات الطائرات بدون طيار وتحسينها
نظرة عامة
تقدم البحث شبكة تعاونية ذاتية التنظيم مدعومة بتجمعات الطائرات بدون طيار (UAV) مصممة لتعزيز الاتصالات بعد الكوارث، مع معالجة قيود الشبكات التقليدية للطائرات بدون طيار من حيث الموثوقية وقيود الطاقة. يقدم المؤلفون مشكلة تحسين معدل النقل بعد الكوارث الموجهة للإنقاذ (RPTRMOP) التي تهدف إلى زيادة معدل النقل الإجمالي للشبكة. لمواجهة التحديات المرتبطة بحل RPTRMOP باستخدام الخوارزميات التقليدية، يتم اقتراح نهج تحسين من مرحلتين. تتضمن المرحلة الأولى اشتقاق توجيه حركة المرور الأمثل وتحديد حد أعلى نظري لمعدل النقل باستخدام التحليل النظري وخوارزمية فورد-فولكرسون. تعيد المرحلة الثانية صياغة RPTRMOP إلى نوع، V-RPTRMOP، وتستخدم خوارزمية تحسين تجمع الجسيمات المدعومة بنموذج انتشار (DM-PSO) لتحسين وزن تيار الإثارة ومكان الطائرات بدون طيار.
تظهر نتائج المحاكاة فعالية هذا النهج في تحسين معدل النقل للشبكة بشكل كبير، مما يشير إلى إمكانياته الكبيرة في تسهيل الاتصالات بعد الكوارث. بالإضافة إلى ذلك، يتم التحقق من متانة الشبكة من خلال تقييم تأثير اهتزازات موضع الطائرات بدون طيار وأخطاء الطور على أداء النظام، مما يؤدي إلى نتائج إيجابية تؤكد موثوقية الشبكة في الظروف الصعبة.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية المفهوم الناشئ للاقتصاد على ارتفاع منخفض (LAE)، والذي يشمل أنشطة اقتصادية متنوعة تُجرى في المجال الجوي على ارتفاع منخفض، تحديدًا تحت 1000 متر. يستفيد LAE من التقنيات المتقدمة، بما في ذلك الطائرات بدون طيار (UAVs)، والاتصالات عبر الأقمار الصناعية، والذكاء الاصطناعي، وأنظمة إدارة الحركة الجوية غير المأهولة، لتعزيز التطبيقات في اللوجستيات، والاستجابة للطوارئ، وإدارة المدن. لا تعزز تكامل هذه التقنيات التنمية الاقتصادية فحسب، بل تلعب أيضًا دورًا حيويًا في الإغاثة من الكوارث من خلال توفير خدمات الاتصال الأساسية عندما تتعرض البنية التحتية الأرضية للخطر.
تسلط الورقة الضوء على قيود الشبكات الذاتية التنظيم التقليدية المدعومة بالطائرات بدون طيار، لا سيما من حيث كفاءة نقل البيانات وموثوقيتها. تقترح تشكيل الحزم التعاونية (CB) كحل لهذه التحديات، مما يسمح لعدة طائرات بدون طيار بتشكيل مصفوفة هوائية افتراضية (VAA) تعزز قدرات الاتصال وتزيد من معدلات نقل البيانات. يحدد المؤلفون مزايا CB، بما في ذلك الجدوى الاقتصادية والزيادات الكبيرة في الطاقة المستلمة. كما يحددون التحديات الحرجة في تنفيذ شبكة ذاتية التنظيم مدعومة بتجمعات الطائرات بدون طيار للاتصالات بعد الكوارث، مثل تصميم توجيه الحركة وتحسين تجمع الطائرات بدون طيار. تهدف الدراسة إلى معالجة هذه التحديات من خلال نهج مبتكر يجمع بين عدة تجمعات للطائرات بدون طيار وCB، مما يؤدي في النهاية إلى صياغة مشكلة تحسين معدل النقل بعد الكوارث الموجهة للإنقاذ (RPTRMOP) لتحسين كفاءة الاتصال في سيناريوهات الكوارث.
النتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائج المحاكاة التي تظهر فعالية شبكة ذاتية التنظيم مدعومة بتجمعات الطائرات بدون طيار لتعزيز الاتصالات بعد الكوارث. يتم التحقق من أداء نهج التحسين المكون من مرحلتين المقترح، المصمم لمعالجة مشكلة تحسين معدل النقل المدعومة بالموارد (RPTRMOP)، من خلال تصورات لشبكات الاتصال في مراحل مختلفة.
توضح الأشكال 4 و5 شبكات الاتصال لحالتين متميزتين. في كلتا الحالتين، تتضمن المرحلة الأولى تحديد الحدود العليا النظرية لمعدلات النقل للروابط الفردية. بعد ذلك، يتم تطبيق خوارزمية فورد-فولكرسون لتحسين الشبكة، محققة حدودًا عليا نظرية قدرها $4.48 \times 10^6$ bps للحالة 1 و$7.64 \times 10^6$ bps للحالة 2. تتضمن المرحلة الثانية تحسين تجمع الطائرات بدون طيار عبر خوارزمية DM-PSO، مما يؤدي إلى معدلات نقل فعلية تتماشى مع الحدود النظرية لكلا الحالتين. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن نهج التحسين المكون من مرحلتين يعزز بشكل كبير قدرات النقل للشبكة مع الحفاظ على كفاءة الموارد لسيناريوهات ما بعد الكوارث.
المناقشة
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نهج تحسين مكون من مرحلتين لمعالجة مشكلة التوجيه لتحسين معدل النقل في شبكات الطائرات بدون طيار (RPTRMOP). تستخدم المرحلة الأولى خوارزمية فورد-فولكرسون لاشتقاق توجيه حركة المرور الأمثل وتحديد حد أعلى نظري لمعدل النقل. تعيد المرحلة الثانية صياغة RPTRMOP إلى نوع يسمى V-RPTRMOP وتستخدم خوارزمية تحسين تجمع الجسيمات المدعومة بنموذج انتشار (DM-PSO) لتحسين أوزان تيار الإثارة وأماكن الطائرات بدون طيار، بهدف تحقيق معدلات نقل تتماشى بشكل وثيق مع الحد الأعلى النظري.
يتم التحقق من أداء نهج الشبكات التعاونية للطائرات بدون طيار وتحسينها من خلال المحاكاة، التي تظهر تحسينات كبيرة في معدلات النقل. يتم تأكيد متانة الشبكة واستراتيجية التحسين بشكل أكبر من خلال تقييم أداء النظام في ظل ظروف غير متوقعة. تم هيكلة الورقة لتشمل مراجعة للأعمال ذات الصلة، ونموذج نظام مفصل، وصياغة مشكلة التحسين، ونتائج المحاكاة، مما يؤدي إلى استنتاج يبرز فعالية الطرق المقترحة في تعزيز الاتصال في سيناريوهات ما بعد الكوارث.
DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3583510
Publication Date: 2025-06-26
Author(s): Xiaoya Zheng et al.
Primary Topic: UAV Applications and Optimization
Overview
The research presents a novel UAV-swarm enabled collaborative self-organizing network designed to enhance post-disaster communications, addressing the limitations of conventional UAV networks in terms of reliability and energy constraints. The authors introduce a rescue-oriented post-disaster transmission rate maximization optimization problem (RPTRMOP) aimed at maximizing the overall transmission rate of the network. To tackle the challenges associated with solving RPTRMOP using traditional algorithms, a two-stage optimization approach is proposed. The first stage involves deriving optimal traffic routing and establishing a theoretical upper bound on the transmission rate using theoretical analysis and the Ford-Fulkerson algorithm. The second stage reformulates the RPTRMOP into a variant, V-RPTRMOP, and employs a diffusion model-enabled particle swarm optimization (DM-PSO) algorithm to optimize the excitation current weight and UAV placement.
Simulation results demonstrate the effectiveness of this two-stage optimization approach in significantly improving the transmission rate of the network, indicating its substantial potential for facilitating post-disaster communications. Additionally, the robustness of the network is validated through evaluations of the impact of UAV position jitters and phase errors on system performance, yielding favorable outcomes that underscore the network’s reliability in challenging conditions.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the emerging concept of Low-Altitude Economy (LAE), which encompasses various economic activities conducted in low-altitude airspace, specifically below 1000 meters. LAE leverages advanced technologies, including unmanned aerial vehicles (UAVs), satellite communication, artificial intelligence, and unmanned traffic management systems, to enhance applications in logistics, emergency response, and urban management. The integration of these technologies not only fosters economic development but also plays a vital role in disaster relief by providing essential communication services when terrestrial infrastructure is compromised.
The paper highlights the limitations of conventional UAV-enabled self-organizing networks, particularly in terms of data transmission efficiency and reliability. It proposes Collaborative Beamforming (CB) as a solution to these challenges, allowing multiple UAVs to form a virtual antenna array (VAA) that enhances communication capabilities and boosts data transmission rates. The authors outline the advantages of CB, including cost-effectiveness and significant gains in received power. They also identify critical challenges in implementing a UAV swarm-enabled collaborative self-organizing network for post-disaster communications, such as traffic routing design and UAV swarm optimization. The study aims to address these challenges through a novel approach that combines multiple UAV swarms and CB, ultimately formulating a rescue-oriented post-disaster transmission rate maximization optimization problem (RPTRMOP) to improve communication efficiency in disaster scenarios.
Results
In this section, the authors present simulation results demonstrating the effectiveness of a UAV-swarm enabled collaborative self-organizing network for enhancing post-disaster communication. The performance of their proposed two-stage optimization approach, designed to address the formulated Resource-Powered Transmission Rate Maximization Optimization Problem (RPTRMOP), is validated through visualizations of communication networks at various stages.
Figures 4 and 5 illustrate the communication networks for two distinct cases. In both cases, the first stage involves determining the theoretical upper bounds on the transmission rates of individual links. Following this, the Ford-Fulkerson algorithm is applied to optimize the network, achieving theoretical upper bounds of $4.48 \times 10^6$ bps for case 1 and $7.64 \times 10^6$ bps for case 2. The second stage incorporates UAV swarm optimization via the DM-PSO algorithm, resulting in actual transmission rates that match the theoretical limits for both cases. Overall, the findings indicate that the two-stage optimization approach significantly enhances the transmission capabilities of the network while remaining resource-efficient for post-disaster scenarios.
Discussion
In this section, the authors present a two-stage optimization approach to address the Routing Problem for Transmission Rate Maximization in UAV Networks (RPTRMOP). The first stage employs the Ford-Fulkerson algorithm to derive optimal traffic routing and establish a theoretical upper bound on the transmission rate. The second stage reformulates the RPTRMOP into a variant called V-RPTRMOP and utilizes a diffusion model-enabled Particle Swarm Optimization (DM-PSO) algorithm to optimize the excitation current weights and UAV placements, aiming to achieve transmission rates that closely align with the theoretical upper bound.
The performance of the proposed collaborative UAV networking and optimization approach is validated through simulations, which demonstrate significant improvements in transmission rates. The robustness of the network and optimization strategy is further confirmed by assessing the system’s performance under unexpected conditions. The paper is structured to include a review of related works, a detailed system model, the optimization problem formulation, and the results of the simulations, culminating in a conclusion that emphasizes the effectiveness of the proposed methods in enhancing communication in post-disaster scenarios.