عرض بسيط للتسجيلة

المؤلفDabiri, Mohammad Taghi
المؤلفHasna, Mazen
تاريخ الإتاحة2024-06-11T04:44:11Z
تاريخ النشر2023
اسم المنشورIEEE Vehicular Technology Conference
المصدرScopus
المعرّفhttp://dx.doi.org/10.1109/VTC2023-Spring57618.2023.10199600
الرقم المعياري الدولي للكتاب1550-2252
معرّف المصادر الموحدhttp://hdl.handle.net/10576/56003
الملخصAs an alternative solution for quick disaster recovery of backhaul/fronthaul links, in this paper, a dynamic unmanned aerial vehicles (UAV)-assisted heterogeneous (HetNet) network equipped with directional terahertz (THz) antennas is studied to solve the problem of transferring traffic of distributed small cells. To this end, we first characterize a detailed three-dimensional modeling of the dynamic UAV-assisted HetNet, and then, we formulate the problem for UAV trajectory to minimize the maximum outage probability of directional THz links. Then, using deep reinforcement learning (DRL) method, we propose an efficient algorithm to learn the optimal trajectory. Finally, using simulations, we investigate the performance of the proposed DRL-based trajectory method.
راعي المشروعThis publication was made possible by grant number NPRP13S-0130-200200 from the Qatar National Research Fund, QNRF. The statements made herein are solely the responsibility of the authors.
اللغةen
الناشرIEEE
الموضوعAntenna pattern
deep reinforcement learning
THz
trajectory
UAV
العنوانUAV Trajectory Optimization for Directional THz Links Using Deep Reinforcement Learning
النوعConference Paper
رقم المجلد2023-June
dc.accessType Abstract Only


الملفات في هذه التسجيلة

الملفاتالحجمالصيغةالعرض

لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة.

هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية

عرض بسيط للتسجيلة