VANTs Apoiado no IoT: Insights de Energia e Comunicação
Este artigo analisa como os UAVs melhoram a comunicação e a coleta de energia em redes de IoT.
Harris K. Armeniakos, Petros S. Bithas, Konstantinos Maliatsos, Athanasios G. Kanatas
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Índice
- VANTs e Redes de IoT
- A Necessidade de Corredores para VANTs
- Usando Geometria Estocástica
- Objetivos da Pesquisa
- Modelo do Sistema
- Fases de Comunicação e Coleta de Energia
- Métricas de Desempenho
- Analisando Distribuições de Distância
- Probabilidade de Coleta de Energia
- Probabilidade de Cobertura de Comunicação
- Cobertura Conjunta de Energia e Comunicação
- Simulação e Resultados
- Principais Descobertas
- Conclusão
- Fonte original
O uso de Drones (ou Veículos Aéreos Não Tripulados - VANTs) em sistemas de comunicação tá crescendo. Esses VANTs podem ajudar a conectar dispositivos na Internet das Coisas (IoT). Um aspecto importante do uso de VANTs é como eles coletam e compartilham energia enquanto garantem uma boa comunicação. Esse artigo dá uma olhada em como os VANTs podem apoiar redes de IoT, focando na coleta de energia e na Qualidade da Comunicação.
VANTs e Redes de IoT
Os VANTs se tornaram uma parte crucial das futuras redes de comunicação, especialmente com o avanço da tecnologia. Eles conseguem conectar vários dispositivos, tornando as operações mais eficientes. Os VANTs funcionam melhor quando estão agrupados, atuando como uma equipe para enviar mensagens ou compartilhar energia com dispositivos IoT. Para garantir uma operação segura, as autoridades propuseram rotas ou corredores de voo específicos para esses VANTs seguirem.
A Necessidade de Corredores para VANTs
Com muitos VANTs voando na mesma área, existe o risco de eles ficarem muito próximos uns dos outros, o que pode levar a acidentes. Para gerenciar isso, foram estabelecidos rotas aéreas específicas chamadas corredores de VANT. Esses corredores funcionam como caminhos dedicados que os VANTs podem usar para evitar colisões, assim como os carros operam nas estradas seguindo regras de trânsito.
Usando Geometria Estocástica
Para entender e analisar essas redes complexas de VANTs, os pesquisadores usam um método conhecido como geometria estocástica. Essa abordagem ajuda a modelar como essas redes aéreas funcionam e fornece insights claros sobre como melhorá-las. No entanto, poucos estudos focaram em como os VANTs podem trabalhar juntos para coletar energia enquanto mantêm sinais de comunicação fortes.
Objetivos da Pesquisa
Esse artigo busca preencher a lacuna entre a coleta de energia e a qualidade da comunicação em redes de IoT assistidas por VANTs. Ao introduzir corredores de VANT, onde múltiplos drones podem operar de forma eficiente, exploramos como modelar essas redes corretamente. O foco está em encontrar as melhores maneiras de garantir que a energia seja coletada efetivamente enquanto também se mantém uma boa comunicação.
Modelo do Sistema
Imagine uma rede onde dispositivos IoT estão espalhados em uma certa área. Esses dispositivos se comunicam com VANTs voando acima deles. Os VANTs estão dispostos em uma linha reta acima dessa área, o que ajuda tanto na coleta de energia quanto na transmissão de mensagens. As posições desses VANTs podem ser modeladas matematicamente para simplificar nossa análise.
Fases de Comunicação e Coleta de Energia
Nesse sistema, há duas fases principais: carregamento e comunicação. Durante a fase de carregamento, os VANTs enviam sinais de energia para os dispositivos IoT. Essa energia precisa atingir um certo nível para ajudar os dispositivos a funcionar. Durante a fase de comunicação, os dispositivos enviam e recebem mensagens através do VANT mais próximo.
Métricas de Desempenho
Para avaliar como essa rede funciona bem, olhamos para três áreas chave:
- Probabilidade de Cobertura de Comunicação: Isso mede quão provável é que um dispositivo receba um sinal claro de um VANT.
- Probabilidade de Cobertura de Energia: Isso mede quão provável é que um dispositivo colete energia suficiente para operar.
- Probabilidade de Cobertura Conjunta: Isso combina as duas medidas anteriores para mostrar como um dispositivo pode receber energia e se comunicar efetivamente ao mesmo tempo.
Analisando Distribuições de Distância
Entender as distâncias entre dispositivos IoT e VANTs é crucial. As distâncias afetam quão bem a energia é coletada e quão fortes são os sinais. Quanto mais longe um dispositivo estiver de um VANT, mais fraco pode ser o sinal. Portanto, saber a distribuição dessas distâncias ajuda a prever o desempenho da rede.
Probabilidade de Coleta de Energia
A probabilidade de coleta de energia mostra quão provável é que os dispositivos reúnam energia suficiente dos VANTs. Ao usar cálculos baseados nas distâncias entre dispositivos e VANTs, conseguimos derivar probabilidades que indicam quanta energia um dispositivo pode esperar coletar de seu VANT mais próximo.
Probabilidade de Cobertura de Comunicação
Assim como a cobertura de energia, a cobertura de comunicação depende das distâncias envolvidas. Analisamos como os sinais enfraquecem com a distância e o impacto de outros VANTs enviando sinais ao mesmo tempo. Isso nos ajuda a entender a probabilidade de um dispositivo conseguir se comunicar com seu VANT.
Cobertura Conjunta de Energia e Comunicação
Combinar as duas métricas anteriores nos dá uma visão mais completa do desempenho da rede. Usando métodos estatísticos, conseguimos avaliar como esses dois tipos de cobertura interagem. Por exemplo, se um dispositivo obtiver energia suficiente, ele ainda consegue se comunicar efetivamente? A relação entre a coleta de energia e a comunicação se torna evidente.
Simulação e Resultados
Para confirmar nossas descobertas, usamos simulações. Isso envolve criar um modelo da rede de IoT assistida por VANT e observar como ela se comporta sob várias condições. Analisamos fatores como o número de VANTs implantados, o tempo que eles passam coletando energia e como isso afeta o desempenho geral da rede.
Principais Descobertas
Duração da Colheita de Energia: Quanto mais tempo um VANT passa coletando energia, maiores são as chances de os dispositivos receberem energia suficiente para operar. No entanto, há um limite para quantos VANTs são necessários para isso.
Números de Implantação de VANTs: Aumentar o número de VANTs pode ajudar na coleta de energia, mas também pode levar a mais interferências durante a comunicação. Existe um equilíbrio, onde ter VANTs demais pode degradar a qualidade dos sinais.
Corredores de VANTs Ideais: É essencial descobrir os melhores comprimentos e configurações para esses corredores de VANTs. Isso garantirá que os VANTs possam maximizar sua transferência de energia enquanto minimizam a interferência.
Conclusão
A integração de VANTs nas redes de IoT apresenta oportunidades empolgantes para melhorar a comunicação e a coleta de energia. Ao modelar esses VANTs enquanto operam dentro de corredores específicos, podemos descobrir novas informações que ajudam a melhorar seu desempenho. Trabalhos futuros poderiam expandir esses modelos para considerar cenários mais complexos. Essa pesquisa destaca a importância de um planejamento cuidadoso e análise na implantação de redes de IoT assistidas por VANTs.
Título: Joint Energy and SINR Coverage Probability in UAV Corridor-assisted RF-powered IoT Networks
Resumo: This letter studies the joint energy and signal-to-interference-plus-noise (SINR)-based coverage probability in Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-assisted radio frequency (RF)-powered Internet of Things (IoT) networks. The UAVs are spatially distributed in an aerial corridor that is modeled as a one-dimensional (1D) binomial point process (BPP). By accurately capturing the line-of-sight (LoS) probability of a UAV through large-scale fading: i) an exact form expression for the energy coverage probability is derived, and ii) a tight approximation for the overall coverage performance is obtained. Among several key findings, numerical results reveal the optimal number of deployed UAV-BSs that maximizes the joint coverage probability, as well as the optimal length of the UAV corridors when designing such UAV-assisted IoT networks.
Autores: Harris K. Armeniakos, Petros S. Bithas, Konstantinos Maliatsos, Athanasios G. Kanatas
Última atualização: 2024-09-13 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.07333
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.07333
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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