Sixth-Generation (6G) networks are set to provide reliable, widespread, and ultra-low-latency mobile broadband communications for a variety of industries. In this regard, the Internet of Drones (IoD) represents a key component for the development of 3D networks, which envisions the integration of terrestrial and non-terrestrial infrastructures. The recent employment of Intelligent Reflective Surfaces (IRSs) in combination with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) introduces more degrees of freedom to achieve a flexible and prompt mobile coverage. As the concept of smart radio environment is gaining momentum across the scientific community, this work proposes an extension module for Internet of Drones Simulator (IoD-Sim), a comprehensive simulation platform for the IoD, based on Network Simulator 3 (ns-3). This module is purposefully designed to assess the performance of UAV-aided IRS-assisted communication systems. Starting from the mathematical formulation of the radio channel, the simulator implements the IRS as a peripheral that can be attached to a drone. Such device can be dynamically configured to organize the IRS into patches and assign them to assist the communication between two nodes. Furthermore, the extension relies on the configuration facilities of IoD-Sim, which greatly eases design and coding of scenarios in JavaScript Object Notation (JSON) language. A simulation campaign is conducted to demonstrate the effectiveness of the proposal by discussing several Key Performance Indicators (KPIs), such as Radio Environment Map (REM), Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR), maximum achievable rate, and average throughput.


翻译:第六代(6G)网络旨在为各行业提供可靠、广泛覆盖且超低延迟的移动宽带通信。在此背景下,无人机互联网(IoD)作为三维网络发展的关键组成部分,设想融合地面与非地面基础设施。近期,智能反射面(IRS)与无人机(UAV)的联合应用引入了更多自由度,以实现灵活即时的移动覆盖。随着智能无线电环境概念在科学界日益受到重视,本文提出一种基于网络模拟器3(ns-3)的IoD综合仿真平台——无人机互联网模拟器(IoD-Sim)的扩展模块。该模块专门设计用于评估无人机辅助IRS通信系统的性能。从无线信道的数学建模出发,该模拟器将IRS实现为可挂载于无人机的外围设备。该设备可动态配置,将IRS划分为多个补丁区域并分配其辅助两节点间的通信。此外,该扩展模块依托IoD-Sim的配置功能,极大简化了使用JavaScript对象表示法(JSON)语言进行场景设计与编码的流程。通过讨论无线电环境地图(REM)、信干噪比(SINR)、最大可达速率及平均吞吐量等多项关键性能指标(KPI),开展仿真实验以验证所提方案的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

不需要驾驶员登机驾驶的各式遥控飞行器。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2021年1月21日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
0+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
5+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员