Беспилотные летательные аппараты рассматриваются в качестве базовых станций, используемых для организации сети при чрезвычайных ситуациях и других сценариях. Команда исследователей из Virginia Tech пытается оптимизировать их размещение в зависимости от географического положения, чтобы обеспечить минимальное количество дронов на заданной площади.
Разработчики предлагают программный симулятор для развертывания системы беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), оснащённых базовой станцией. С этой целью используется платформа Google Earth Engine, в частности, ее функция обработки изображений, которая позволяет собрать геопространственные данные и выявлять препятствия, способные нарушить связь прямой видимости (LoS) между дроном и наземными пользователями. Учитывая эту географическую информацию, исследовались три вероятных сценария развертывания БПЛА, ориентированных на окружающую среду.
Модель развертывания системы дронов
В первом сценарии позиции летательного аппарата оптимизируются так, чтобы максимизировать количество наземных пользователей, охваченных связью. Во втором сценарии определяется минимальное количество БПЛА, необходимое для обеспечения полного покрытия для всех наземных пользователей. Наконец, с учётом нагрузки на сеть минимизируется общее время полета (то есть расход энергии), за которое дроны должны полностью обслужить наземных пользователей.
Результаты идентификации здания, полученные по спутниковыми изображениям для кампуса в штате Вирджиния
Для проверки работоспособности, система была отработана на реальных условиях кампуса в штате Вирджиния. В результате показано, что предлагаемая схема развертывания с использованием данных Google Earth значительно повышает производительность сети с точки зрения покрытия и потребления энергии в сравнении с классическими подходами, не использующими географическую информацию. В частности, этот подход обеспечивает увеличение покрытия в два раза и повышение энергоэффективности на 65 процентов. Результаты показали наличие оптимального количества беспилотных летательных аппаратов, что позволяет обеспечить максимальную "отдачу" от системы.
Результаты моделирования
Самый интересный результат моделирования – наличие оптимума на графике зависимости охвата пользователей от количества дронов. Это означает, что на практике на данной площади можно оптимизировать количество задействованных БПЛА, а "избыточные" аппараты использовать на других участках.
