SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Holmström Anders)
 

Sökning: WFRF:(Holmström Anders) > (2020-2023) > Autonomous Navigati...

Autonomous Navigation and Configuration of Integrated Access Backhauling for UAV Base Station Using Reinforcement Learning

Zhang, Hongyi, 1996 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology,Chalmers Univ Technol, Gothenburg, Sweden.
Li, Jingya, 1986 (författare)
Telefonaktiebolaget L M Ericsson,Ericsson,Ericsson, Ericsson Research, Stockholm, Sweden.
Qi, Zhiqiang (författare)
Telefonaktiebolaget L M Ericsson,Ericsson,Ericsson, Ericsson Research, Stockholm, Sweden.
visa fler...
Lin, Xingqin (författare)
Telefonaktiebolaget L M Ericsson,Ericsson,Ericsson, Ericsson Research, Stockholm, Sweden.
Aronsson, Anders (författare)
Telefonaktiebolaget L M Ericsson,Ericsson,Ericsson, Ericsson Research, Stockholm, Sweden.
Bosch, Jan, 1967 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology,Chalmers Univ Technol, Gothenburg, Sweden.
Olsson, Helena Holmström (författare)
Malmö universitet,Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DVMT),Malmö university
visa färre...
Chalmers tekniska högskola Chalmers Univ Technol, Gothenburg, Sweden (creator_code:org_t)
IEEE, 2022
2022
Engelska.
Ingår i: Proceedings - 2022 IEEE Future Networks World Forum, FNWF 2022. - : IEEE. ; , s. 184-189, s. 184-189
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Fast and reliable connectivity is essential to enhance situational awareness and operational efficiency for public safety mission-critical (MC) users. In emergency or disaster circumstances, where existing cellular network coverage and capacity may not be available to meet MC communication demands, deployable-network-based solutions such as cells-on-wheels/wings can be utilized swiftly to ensure reliable connection for MC users. In this paper, we consider a scenario where a macro base station (BS) is destroyed due to a natural disaster and an unmanned aerial vehicle carrying BS (UAV-BS) is set up to provide temporary coverage for users in the disaster area. The UAV-BS is integrated into the mobile network using the 5G integrated access and backhaul (IAB) technology. We propose a framework and signalling procedure for applying machine learning to this use case. A deep reinforcement learning algorithm is designed to jointly optimize the access and backhaul antenna tilt as well as the three-dimensional location of the UAV-BS in order to best serve the on-ground MC users while maintaining a good backhaul connection. Our result shows that the proposed algorithm can autonomously navigate and configure the UAV-BS to improve the throughput and reduce the drop rate of MC users.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Telekommunikation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Telecommunications (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

integrated access and backhaul (IAB)
unmanned aerial vehicle (UAV)
deployable network
reinforcement learning
5G network

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy