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無人機無線網絡技術

包郵 無人機無線網絡技術

出版社:機械工業出版社出版時間:2025-01-01
開本: 16開 頁數: 224
本類榜單:工業技術銷量榜
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無人機無線網絡技術 版權信息

  • ISBN:9787111770473
  • 條形碼:9787111770473 ; 978-7-111-77047-3
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

無人機無線網絡技術 本書特色

探討了無人機無線網絡理論和實踐的*新進展,用以支持下一代無線網絡的各種應用,包括應急通信、覆蓋和容量擴展、物聯網(IoT)、信息傳播、未來醫療、pop-up網絡等。
介紹了信道特性和建模、網絡架構、空中網絡、自組織回傳、基于人工智能的軌跡優化,以及無人機在農業、水下通信和應急網絡等領域的應用。
給出了通過自組織網絡和人工智能支持無人機無線網絡的各種用例。

無人機無線網絡技術 內容簡介

本書探討了無人機無線網絡理論和實踐的*新進展,用以支持下一代無線網絡的各種應用,包括應急通信、覆蓋和容量擴展、物聯網(IoT)、信息傳播、未來醫療、pop-up網絡等;介紹了信道特性和建模、網絡架構、空中網絡、自組織回傳、基于人工智能的軌跡優化,以及無人機在農業、水下通信和應急網絡等領域的應用;給出了通過自組織網絡和人工智能支持無人機無線網絡的各種用例。
本書適合電信工程師、從事無線通信的無人機行業科研人員和工程技術人員學習和參考,可以幫助他們識別并制定切實可行、高效的解決方案,以克服無人機無線通信領域所面臨的挑戰。

無人機無線網絡技術無人機無線網絡技術 前言

當前,空中網絡(AN)在軍事、民用和公共應用中發揮著越來越關鍵的作用,已逐漸成為無線通信領域的研究熱點。第三代標準化合作伙伴項目(3GPP)促進了空中無線網絡與未來蜂窩網絡的整合研究。由無人機(UAV)提供的空中無線網絡以較低的成本提供可靠的無線通信,可用于未來各種有通信需求的新型應用。與基于高空平臺的通信或傳統的地面通信相比,用無人機提供的按需通信具有快捷部署的特性,并且在需要重新部署或配置時具有較強的靈活性,特別是其視線(LoS)鏈路距離*短的特性,使得空中無線網絡的傳輸具有較強的優勢。
盡管空中無線網絡有很多優點,但在實際應用中也受到一些限制,例如能量限制(電池電量有限)、飛行區域限制和相關安全問題。因此,為自主空中無線網絡開發新的信號處理、通信與優化框架是至關重要的。新型空中無線網絡應可以提供較高傳輸速率,并協助傳統的地面網絡為傳感應用提供實時和可靠性高的網絡支持。因此,應在考慮用戶的高移動性以及用戶日益增長的數據需求的基礎上,對通信信道進行準確的表征;空中無線網絡的空對地(AG)和空對空(AA)信道傳播模型可以通過測量和經驗研究來描述。此外,需要根據不同的使用場景,對空中無線網絡的關鍵性能指標(KPI)進行優化,如飛行時間、軌跡、數據速率、能源效率和延遲等。

無人機無線網絡技術 目錄

前言
本書貢獻者
第1章 無人機網絡的信道模型 1
1.1 引言 1
1.2 無人機的分類 2
1.3 基于無人機的無線通信 3
1.4 無人機通信中的信道建模 4
1.5 無人機支持的無線網絡的關鍵研究挑戰 10
1.5.1 無人機的*佳部署 10
1.5.2 無人機軌跡優化 10
1.5.3 能量效率和資源管理 10
1.6 總結 11
參考文獻 11
第2章 無人機到可穿戴設備系統的超寬帶通道測量與建模 16
2.1 引言 16
2.2 測量設置 17
2.3 基于超寬帶的無人機到可穿戴設備的無線電信道特性分析 20
2.3.1 路徑損耗分析 20
2.3.2 時間色散分析 23
2.3.3 不同姿勢下的路徑損耗分析 26
2.3.4 不同姿勢的時間色散分析 26
2.4 統計分析 28
2.5 總結 29
參考文獻 30
第3章 利用強化學習優化無人機部署的多智能體協同方法 32
3.1 引言 32
3.2 系統模型 34
3.2.1 城市模型 34
3.2.2 通信模型 35
3.3 強化學習解決方案 37
3.3.1 完全合作的馬爾可夫游戲 38
3.3.2 去中心化的Q-learning算法 39
3.3.3 行動的選擇 41
3.3.4 衡量標準 43
3.4 典型的仿真結果 43
3.4.1 仿真場景 43
3.4.2 環境 44
3.4.3 用戶分布 44
3.4.4 仿真 44
3.4.5 數值結果 45
3.5 結論和未來工作 49
3.5.1 結論 49
3.5.2 未來工作 49
參考文獻 49
第4章 基于強化學習的多無人機協同優化部署方法 52
4.1 引言 52
4.2 系統模型 55
4.2.1 空對地信道模型 57
4.2.2 信號結構 58
4.2.3 無人機的緩存機制 59
4.3 優化問題建模 59
4.3.1 *大化用戶可獲得的信息速率 59
4.3.2 固定時間和能量調度下的軌跡優化 60
4.4 數值仿真結果 63
4.5 總結 67
4.6 拓展從P1中獲得*優解的證明 68
參考文獻 69
第5章 基于毫米波無人機輔助的5G混合異構網絡的性能 72
5.1 無人機部署的意義 72
5.2 概述 73
5.3 毫米波和太赫茲通信的潛力 73
5.4 挑戰和應用 75
5.4.1 挑戰 75
5.4.2 應用 76
5.5 基于無人機的前線連接 76
5.5.1 小型基站的分布 77
5.5.2 無人機的配置 77
5.6 通信模型 78
5.7 小型基站與無人機的相關性 81
5.8 結果分析 83
5.9 總結 87
參考文獻 87
第6章 認知無線電網絡中用于物理層安全的無人機協同干擾  91
6.1 引言 91
6.2 系統模型 93
6.2.1 信號模型 93
6.2.2 優化問題 96
6.3 算法 97
6.3.1 優化問題P2的可處理公式 97
6.3.2 基于內部逼近的算法 100
6.4 數值結果 104
6.5 總結 107
參考文獻 108
第7章 空中移動網絡的智能反射面輔助定位技術 111
7.1 引言 111
7.1.1 相關工作 111
7.1.2 無人駕駛航空器 112
7.1.3 智能反射面 113
7.2 空中網絡中的智能反射面 113
7.2.1 集成智能反射面的空中網絡 114
7.2.2 智能反射面輔助的空中網絡 116
7.3 帶有智能反射面的無人機定位 117
7.4 研究挑戰 120
7.4.1 基于無人機的空中移動網絡的挑戰 120
7.4.2 基于智能反射面的定位挑戰 120
7.5 總結 121
參考文獻 121
第8章 基于無人機的災難恢復網絡性能分析 124
8.1 引言 124
8.2 無人機網絡 124
8.3 無人機網絡的優勢 129
8.4 新技術和基礎設施的發展趨勢 132
8.4.1 網絡功能虛擬化 135
8.4.2 軟件定義網絡 135
8.4.3 云計算 136
8.4.4 圖像處理 136
8.4.5 毫米波通信 137
8.4.6 人工智能 138
8.4.7 機器學習 138
8.4.8 優化和博弈論 139
8.5 研究趨勢 139
8.6 展望 141
8.7 總結 142
參考文獻 142
第9章 用于鎖定場景智能監控的網絡輔助無人機通信 148
9.1 引言 148
9.2 無人機作為空中基站 150
9.2.1 仿真設置 150
9.2.2 在一個地理區域內實現蜂窩網絡覆蓋的*佳空中基站數量 151
9.2.3 性能評估 152
9.3 無人機作為地面通信的中轉站 157
9.3.1 5G空中接口 158
9.3.2 仿真設置 159
9.4 總結 161
參考文獻 161
第10章 用于農業的無人機:基于物聯網場景的概述 164
10.1 引言 164
10.2 相關研究項目概況 165
10.3 農業領域的物聯網場景 167
10.4 無線通信協議 169
10.5 多接入邊緣計算和5G網絡 171
10.6 總結 174
參考文獻 174
第11章 空中系統和水下監測 179
11.1 引言 179
11.2 自動圖像標記 180
11.2.1 點的選擇 180
11.2.2 測量系統 181
11.2.3 區域標記 182
11.2.4 測試 183
11.3 水面/陸地的視覺區分 186
11.3.1 分類器訓練 186
11.3.2 在線算法 187
11.3.3 繪圖 187
11.3.4 傳輸 188
11.3.5 現場實驗 189
11.4 離線測深制圖 190
11.4.1 算法概述 190
11.4.2 算法模擬 190
11.4.3 算法的實施 191
11.4.4 水深測量系統 192
11.5 在線測深制圖 193
11.5.1 選點算法 193
11.5.2 仿真設置 195
11.5.3 結果和分析 196
11.6 總結和未來工作 197
參考文獻 197
第12章 未來衛星網絡的需求、安全威脅與相關問題  200
12.1 引言 200
12.2 衛星網絡及深空網絡 201
12.2.1 一級衛星網絡 201
12.2.2 二級衛星網絡 202
12.2.3 三級衛星網絡 203
12.3 衛星網絡及深空網絡的安全要求、挑戰和威脅 204
12.3.1 安全挑戰 204
12.3.2 安全威脅 206
12.4 總結 207
參考文獻 207
第13章 未來研究熱點 211

展開全部

無人機無線網絡技術 作者簡介

穆罕默德·阿里·伊姆蘭(Muhammad Ali Imran),電子科技大學格拉斯哥學院英方院長,英國格拉斯哥大學詹姆斯·瓦特工程學院通信系統教授,同時也是通信感知與成像小組的負責人。

奧盧瓦卡約德·奧尼雷蒂(Oluwakayode Onireti),任教于英國格拉斯哥大學詹姆斯·瓦特工程學院。他于英國吉爾福德的薩里大學獲得電子工程博士學位。

舒賈·安薩里(Shuja Ansari),格拉斯哥大學的助理研究員,蘇格蘭5G中心的“城市創新項目”負責人。他于英國卡利多尼亞大學獲得工程學博士學位。

卡默·H·阿巴斯(Qammer H.Abbasi),英國格拉斯哥大學詹姆斯·瓦特工程學院通信感應與成像小組的副教授兼副組長。

譯者:西北工業大學無人機所總工程師, 獲2009年度長江學者成就獎,2016年入選萬人計劃百千萬工程領軍人才,政府特殊津貼獲得者。中國航空學會無人機與微型飛行器分會總干事,中國宇航學會無人飛行器分會理事。

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