Mạng cảm biến không dây tích hợp công nghệ UAV/điện toán biên di động và truyền thông tán xạ ngược
Tác giả: Nguyễn Ngọc Rạng, Nguyễn Anh Quốc Huy, Hà Đắc BìnhTóm tắt:
Mạng cảm biến không dây ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực quân sự, y tế, môi trường, an ninh xã hội. Trong bài báo này, đề xuất một mô hình mạng cảm biến không dây mới sử dụng thiết bị bay không người lái (unmanned aerial vehicle - UAV) có gắn máy chủ điện toán biên hỗ trợ cho nhiều nút cảm biến dựa trên cơ chế truyền thông tán xạ ngược (backscatter communication - BC). Để hỗ trợ cho các nút cảm biến xử lý dữ liệu, chúng tôi đề xuất kết hợp chiến lược giảm tải một phần, kỹ thuật đa truy cập phi trực giao (NOMA) và cơ chế thu năng lượng vô tuyến (RF EH) trong hệ thống này. Ngoài ra, chúng tôi áp dụng phương thức lựa chọn nút cảm biến để đáp ứng tốt nhất yêu cầu về độ trễ. Theo đó, chúng tôi xây dựng các biểu thức dạng xấp xỉ của xác suất tính toán thành công và xác suất dừng năng lượng bằng cách sử dụng các đặc tính thống kê của kênh vô tuyến. Tiếp đến, chúng tôi khảo sát tác động của các thông số quan trọng như công suất phát, số lượng nút cảm biến, tỉ lệ phân chia tác vụ, độ cao của UAV và ngưỡng độ trễ đến hiệu năng của hệ thống. Cuối cùng kiểm chứng các kết quả phân tích bằng phương pháp mô phỏng máy tính Monte-Carlo. Nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp các công nghệ này có thể cải thiện đáng kể cả dung lượng và độ trễ hệ thống.
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





