Littérature scientifique sur le sujet « UAV-aided Wireless Networks »
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Articles de revues sur le sujet "UAV-aided Wireless Networks"
Teng, Sihao. « UAV Assisted Wireless Network ». Journal of Physics : Conference Series 2078, no 1 (1 novembre 2021) : 012022. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2078/1/012022.
Texte intégralArafat, Muhammad Yeasir, Md Arafat Habib et Sangman Moh. « Routing Protocols for UAV-Aided Wireless Sensor Networks ». Applied Sciences 10, no 12 (12 juin 2020) : 4077. http://dx.doi.org/10.3390/app10124077.
Texte intégralIakovlev, Roman, et Anton Saveliev. « Approach to implementation of local navigation of mobile robotic systems in agriculture with the aid of radio modules ». Telfor Journal 12, no 2 (2020) : 92–97. http://dx.doi.org/10.5937/telfor2002092i.
Texte intégralHua, Meng, Yi Wang, Zhengming Zhang, Chunguo Li, Yongming Huang et Luxi Yang. « Power-Efficient Communication in UAV-Aided Wireless Sensor Networks ». IEEE Communications Letters 22, no 6 (juin 2018) : 1264–67. http://dx.doi.org/10.1109/lcomm.2018.2822700.
Texte intégralHua, Meng, Yi Wang, Zhengming Zhang, Chunguo Li, Yongming Huang et Luxi Yang. « Energy-efficient optimisation for UAV-aided wireless sensor networks ». IET Communications 13, no 8 (14 mai 2019) : 972–80. http://dx.doi.org/10.1049/iet-com.2018.5441.
Texte intégralLiu, Bin, et Hongbo Zhu. « Energy-Effective Data Gathering for UAV-Aided Wireless Sensor Networks ». Sensors 19, no 11 (31 mai 2019) : 2506. http://dx.doi.org/10.3390/s19112506.
Texte intégralBerrahal, Sarra, Jong-Hoon Kim, Slim Rekhis, Noureddine Boudriga, Deon Wilkins et Jaime Acevedo. « Border surveillance monitoring using Quadcopter UAV-Aided Wireless Sensor Networks ». Journal of Communications Software and Systems 12, no 1 (22 mars 2016) : 67. http://dx.doi.org/10.24138/jcomss.v12i1.92.
Texte intégralShi, Baihua, Yang Wang, Danqi Li, Wenlong Cai, Jinyong Lin, Shuo Zhang, Weiping Shi, Shihao Yan et Feng Shu. « STAR-RIS-UAV-Aided Coordinated Multipoint Cellular System for Multi-User Networks ». Drones 7, no 6 (17 juin 2023) : 403. http://dx.doi.org/10.3390/drones7060403.
Texte intégralCao, Dongju, Wendong Yang et Gangyi Xu. « Joint Trajectory and Communication Design for Buffer-Aided Multi-UAV Relaying Networks ». Applied Sciences 9, no 24 (15 décembre 2019) : 5524. http://dx.doi.org/10.3390/app9245524.
Texte intégralCastellanos, German, Margot Deruyck, Luc Martens et Wout Joseph. « Performance Evaluation of Direct-Link Backhaul for UAV-Aided Emergency Networks ». Sensors 19, no 15 (30 juillet 2019) : 3342. http://dx.doi.org/10.3390/s19153342.
Texte intégralThèses sur le sujet "UAV-aided Wireless Networks"
Bayerlein, Harald. « Machine Learning Methods for UAV-aided Wireless Networks ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS154.
Texte intégralAutonomous unmanned aerial vehicles (UAVs), spurred by rapid innovation in drone hardware and regulatory frameworks during the last decade, are envisioned for a multitude of applications in service of the society of the future. From the perspective of next-generation wireless networks, UAVs are not only anticipated in the role of passive cellular-connected users, but also as active enablers of connectivity as part of UAV-aided networks. The defining advantage of UAVs in all potential application scenarios is their mobility. To take full advantage of their capabilities, flexible and efficient path planning methods are necessary. This thesis focuses on exploring machine learning (ML), specifically reinforcement learning (RL), as a promising class of solutions to UAV mobility management challenges. Deep RL is one of the few frameworks that allows us to tackle the complex task of UAV control and deployment in communication scenarios directly, given that these are generally NP-hard optimization problems and badly affected by non-convexity. Furthermore, deep RL offers the possibility to balance multiple objectives of UAV-aided networks in a straightforward way, it is very flexible in terms of the availability of prior or model information, while deep RL inference is computationally efficient. This thesis also explores the challenges of severely limited flying time, cooperation between multiple UAVs, and reducing the training data demand of DRL methods. The thesis also explores the connection between drone-assisted networks and robotics, two generally disjoint research communities
Chapitres de livres sur le sujet "UAV-aided Wireless Networks"
Shi, Weisen, Junling Li et Ning Zhang. « Resource Allocation in UAV-Aided Wireless Networks ». Dans Encyclopedia of Wireless Networks, 1222–25. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78262-1_345.
Texte intégralShi, Weisen, Junling Li et Ning Zhang. « Resource Allocation in UAV-Aided Wireless Networks ». Dans Encyclopedia of Wireless Networks, 1–4. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-32903-1_345-1.
Texte intégral« UAV-Aided Wireless Network ». Dans Encyclopedia of Wireless Networks, 1423. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78262-1_300676.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "UAV-aided Wireless Networks"
Esrafilian, Omid, Rajeev Gangula et David Gesbert. « Autonomous UAV-aided Mesh Wireless Networks ». Dans IEEE INFOCOM 2020 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/infocomwkshps50562.2020.9162753.
Texte intégralMa, Xiaoyan, Tianyi Liu, Rahim Kacimi, Riadh Dhaou et Song Liu. « Duration-aware Data Collection in UAV-aided Mobile Sensor Networks ». Dans 2021 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iwcmc51323.2021.9498971.
Texte intégralYang, Longan, Zhiyuan Su, Haibing Yang, Zhixiong Na et Feng Yan. « An Efficient Charging Algorithm for UAV-aided Wireless Sensor Networks ». Dans 2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iccc51575.2020.9345142.
Texte intégralXue, Sheng, Suzhi Bi et Xiaohui Lin. « Energy Minimization in UAV-Aided Wireless Sensor Networks with OFDMA ». Dans 2019 11th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/wcsp.2019.8927916.
Texte intégralMarini, Riccardo, Sangwoo Park, Osvaldo Simeone et Chiara Buratti. « Continual Meta-Reinforcement Learning for UAV-Aided Vehicular Wireless Networks ». Dans ICC 2023 - IEEE International Conference on Communications. IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icc45041.2023.10279524.
Texte intégralLakiotakis, Emmanouil, Nikolaos Pappas et Xenofontas Dimitropoulos. « Modeling the Age of Information in UAV-aided Wireless Networks ». Dans 2022 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cscn57023.2022.10051021.
Texte intégralPang, Xiaowei, Zan Li, Xiaoming Chen, Yang Cao, Nan Zhao, Yunfei Chen et Zhiguo Ding. « UAV-Aided NOMA Networks with Optimization of Trajectory and Precoding ». Dans 2018 10th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/wcsp.2018.8555640.
Texte intégralSharma, Vatsala, Prajwalita Saikia, Sandeep Kumar Singh, Keshav Singh, Wan-Jen Huang et Sudip Biswas. « FEEL-enhanced Edge Computing in Energy Constrained UAV-aided IoT Networks ». Dans 2023 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/wcnc55385.2023.10118939.
Texte intégralMao, Shenshen, Feng Yan, Jiahui Chen, Fei Shen, Weiwei Xia, Jin Hu et Lianfeng Shen. « An Energy Efficient Charging Scheme for UAV-aided Wireless Sensor Networks ». Dans 2019 IEEE 5th International Conference on Computer and Communications (ICCC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccc47050.2019.9064340.
Texte intégralChen, Jiahui, Feng Yan, Shenshen Mao, Fei Shen, Weiwei Xia, Yi Wu et Lianfeng Shen. « Efficient Data Collection in Large-Scale UAV-aided Wireless Sensor Networks ». Dans 2019 11th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/wcsp.2019.8927929.
Texte intégral