Innovative Drone Base Station Placement in ۶G Networks: A Marine Predators Algorithm Approach
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 13، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 176
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-13-2_005
تاریخ نمایه سازی: 12 شهریور 1404
چکیده مقاله:
In the context of advancing sixth-generation (۶G) communication networks, ensuring high-quality user coverage across varying geographic landscapes remains a paramount objective. Terrestrial base stations conventionally provide this coverage; however, they are susceptible to disruption due to adverse environmental conditions. Consequently, the integration of airborne mobile stations is pivotal for continued user coverage support. Among the viable solutions for terrestrial station augmentation, the deployment of drone base stations (DBS) emerges as the optimal substitute. Nonetheless, the establishment of a drone-based infrastructure presents challenges in terms of time and cost efficiency. Thus, the strategic positioning of DBSs, aimed at maximizing user coverage while simultaneously minimizing path loss and the number of drones required, is essential to achieving efficient and high-quality service provisioning. This study introduces a novel and optimized DBS placement strategy utilizing the Marine Predators Algorithm (MPA)—a recent metaheuristic renowned for its potent resistance to entrapment in local optima. Through simulation, we demonstrate that our proposed methodology distinctly surpasses analogous approaches with regards to optimization of path loss and user coverage. Simulation outcomes reveal average path losses of ۷۱.۷۵ dB for the Gray Wolf Optimization (GWO), ۷۵.۷۸ dB for the Weighted Time-Based Non-Orthogonal Multiple Access (TW-NOMA), and a significantly reduced ۵۶.۱۳ dB for our proposed MPA-based method, thereby indicating a substantial decrease of at least ۱۵ dB in path loss compared to current techniques.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeed Khosroabadi
Department of Electrical Engineering, Imam Reza International University, Mashhad, Iran.
Hussein Alaboodi
Department of Electrical Engineering, Imam Reza International University, Mashhad, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :