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多UAV和NOMA赋能的IoT数据采集系统中资源分配

岳士博 唐睿 张睿智 马辽 刘佳 刘川 庞川林

信息与控制2025,Vol.54Issue(2):251-263,13.
信息与控制2025,Vol.54Issue(2):251-263,13.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2024.0271

多UAV和NOMA赋能的IoT数据采集系统中资源分配

Resource Allocation for Multi-UAV and NOMA-enabled IoT Data Collection System

岳士博 1唐睿 2张睿智 3马辽 2刘佳 2刘川 2庞川林1

作者信息

  • 1. 成都理工大学计算机与网络安全学院,四川 成都 610059
  • 2. 西华师范大学电子信息工程学院,四川 南充 637002
  • 3. 成都理工大学计算机与网络安全学院,四川 成都 610059||电子科技大学信息与通信工程学院,四川 成都 611731
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摘要

Abstract

To improve the transmission performance of multiunmanned aerial vehicle-assisted,non-or-thogonal multiple access(NOMA)-enabled Internet-of-things(IoT)data collection systems,we explore the joint optimization of user association,three-dimensional placement of UAV,decoding order,and power allocation.Our goal is to maximize the sum proportional data rate of all IoT de-vices using a probabilistic channel model.To cope with this mixed-integer nonconvex programming problem,we propose a resource allocation strategy based on an alternating optimization algorithm.This approach employs fractional programming theory,neurodynamic theory,and convex optimiza-tion theory to address the the sub-problems concerning each type of resource allocation variables.Simulation results show that the proposed strategy improves transmission performance by 9.60%compared with the existing K-means algorithm-based strategy.Moreover,it significantly reduces computation time by 99.33%compared with the global-optimal strategy,with only 0.26%compro-mise on optimized performance.

关键词

无人机集群/非正交多址接入/分式规划/神经动力学/凸优化

Key words

unmanned aerial vehicle swarm/non-orthogonal multiple access/fractional programming/neurodynamic theory/convex optimization

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

岳士博,唐睿,张睿智,马辽,刘佳,刘川,庞川林..多UAV和NOMA赋能的IoT数据采集系统中资源分配[J].信息与控制,2025,54(2):251-263,13.

基金项目

国家自然科学基金项目(62301450) (62301450)

四川省自然科学基金项目(2024NSFSC1420) (2024NSFSC1420)

四川省科技厅国际港澳台科技创新合作项目(2023YFH0092) (2023YFH0092)

西华师范大学校级基本科研业务费资金(22kE007,23kq001) (22kE007,23kq001)

信息与控制

OA北大核心

1002-0411

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