The ground fixed base stations (BSs) are often deployed inflexibly, and have high overheads, as well as are susceptible to the damage from natural disasters, making it impractical for them to continuously collect data from sensor devices. To improve the network coverage and performance of wireless communication, unmanned aerial vehicles (UAVs) have been introduced in diverse wireless networks, therefore in this work we consider employing a UAV as an aerial BS to acquire data of agricultural Internet of Things (IoT) devices. To this end, we first formulate a UAV-assisted data collection multi-objective optimization problem (UDCMOP) to efficiently collect the data from agricultural sensing devices. Specifically, we aim to collaboratively optimize the hovering positions of UAV, visit sequence of UAV, speed of UAV, in addition to the transmit power of devices, to simultaneously achieve the maximization of minimum transmit rate of devices, the minimization of total energy consumption of devices, and the minimization of total energy consumption of UAV. Second, the proposed UDCMOP is a non-convex mixed integer nonlinear optimization problem, which indicates that it includes continuous and discrete solutions, making it intractable to be solved. Therefore, we solve it by proposing an improved multi-objective artificial hummingbird algorithm (IMOAHA) with several specific improvement factors, that are the hybrid initialization operator, Cauchy mutation foraging operator, in addition to the discrete mutation operator. Finally, simulations are carried out to testify that the proposed IMOAHA can effectively improve the system performance comparing to other benchmarks.

Bản dịch tiếng Việt:

Các trạm gốc cố định mặt đất (BS) thường được triển khai không linh hoạt và có chi phí cao, cũng như dễ bị hư hại do thiên tai, khiến việc liên tục thu thập dữ liệu từ các thiết bị cảm biến là không thực tế. Để cải thiện vùng phủ sóng mạng và hiệu suất của truyền thông không dây, máy bay không người lái (UAV) đã được giới thiệu trong các mạng không dây khác nhau, do đó, trong công việc này, chúng tôi xem xét việc sử dụng UAV làm BS trên không để thu thập dữ liệu của các thiết bị Internet of Things (IoT) nông nghiệp. Để đạt được mục tiêu này, trước tiên chúng tôi xây dựng bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu thu thập dữ liệu được hỗ trợ bởi UAV (UDCMOP) để thu thập dữ liệu từ các thiết bị cảm biến nông nghiệp một cách hiệu quả. Cụ thể, chúng tôi mong muốn hợp tác tối ưu hóa các vị trí bay lơ lửng của UAV, trình tự chuyến thăm của UAV, tốc độ của UAV, bên cạnh công suất phát của thiết bị, để đồng thời đạt được mức tối đa hóa tốc độ truyền tối thiểu của thiết bị, giảm thiểu tổng mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị và giảm thiểu tổng mức tiêu thụ năng lượng của UAV. Thứ hai, UDCMOP được đề xuất là một bài toán tối ưu phi tuyến số nguyên hỗn hợp không lồi, cho thấy rằng nó bao gồm các nghiệm liên tục và rời rạc, khiến cho việc giải quyết nó trở nên khó khăn. Do đó, chúng tôi giải quyết bằng cách đề xuất thuật toán chim ruồi nhân tạo đa mục tiêu (IMOAHA) cải tiến với một số yếu tố cải tiến cụ thể, đó là toán tử khởi tạo lai, toán tử tìm kiếm đột biến Cauchy, bên cạnh toán tử đột biến rời rạc. Cuối cùng, các mô phỏng được thực hiện để chứng minh rằng IMOAHA được đề xuất có thể cải thiện hiệu suất hệ thống một cách hiệu quả so với các tiêu chuẩn khác.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.