Uma pesquisa na literatura sobre as aplicações e experimentos feitos com UAVs em redes de novas gerações (NGN)
A literature survey of applications and experiments done with UAVs in next generation networks (NGN)
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv8n12-262Keywords:
UAV, estações base voadoras, experimentosAbstract
O principal objetivo do projeto das redes de próxima geração (NGN) é a conectividade onipresente entre pessoas e equipamentos com muitos serviços a serem oferecidos. Além disso, as futuras redes precisam ser extremamente flexíveis para permitir acesso confiável e de baixa latência para um número dinâmico de usuários móveis. O rápido avanço da tecnologia de veículos aéreos não tripulados (UAV) está criando uma oportunidade única para as companhias de telecomunicações para realizar uma infraestrutura sem fio voadora ou também chamada de estações base aéreas voadoras/sem fio. Este trabalho de pesquisa apresenta uma coletânea de artigos que apresentam como os UAVs podem ser usados como estações base, suas aplicações e alguns experimentos já realizados na literatura.
References
P. Q. Viet and D. Romero, ”Aerial base station placement: A tutorial introduction,” 2021, arXiv:2110.01399.
D. Zhai, H. Li, R. Zhang, and H. Cao, “3D position optimization for the UAV-assisted relay networks enhancing by NOMA and MRC,” in Proc. IEEE 22nd Int. Symp. World Wireless, Mobile Multimedia Netw. (WoWMoM), Jun. 2021, pp. 329334.
R. Bajracharya, R. Shrestha, Y. B. Zikria, and S. W. Kim, “LTE in the unlicensed spectrum: A survey,” IETE Tech. Rev., vol. 35, no. 1, pp. 7890, Jan. 2018.
R. Bajracharya, R. Shrestha, and H. Jung, “Future is unlicensed: Private 5G unlicensed network for connecting industries of future,” Sensors, vol. 20, no. 10, p. 2774, May 2020.
B. Galkin, J. Kibilda, L.A. DaSilva, Deployment of uav-mounted access points according to spatial user locations in two-tier cellular networks, in: 2016 Wireless Days, IEEE, 2016, pp.1–6.
M. Mozaffari, W. Saad, M. Bennis, M. Debbah, Mobile unmanned aerial vehicles (UAVs) for energy-efficient Internet of things communications, IEEE Trans. Wirel. Commun. 16(11) (Sep.2017).
J.G. Andrews, S. Buzzi, W. Choi, Stephen V. Hanly, Angel Lozano, A.C.K. Soong, J.C. Zhang, What will 5g be?, Sel. Areas Commun. 32(6) (2014) 1065–1081.
Li, B.; Fei, Z.; Zhang, Y.; Guizani, M. Secure UAV communication networks over 5G. IEEE Wirel. Commun.2019, 26, 114–120.
Mehta, P.; Gupta, R.; Tanwar, S. Blockchain envisioned UAV networks: Challenges, solutions,and comparisons. Comput. Commun. 2020, 151, 518–538.
Kumari, A.; Gupta, R.; Tanwar, S.; Kumar, N. A taxonomy of blockchain-enabled softwarization for secure UAV network. Comput. Commun. 2020, 161, 304–323.
Nahid Parvaresh, Michel Kulhandjian, Hovannes Kulhandjian, Claude D'Amours, Burak Kantarci, A tutorial on AI-powered 3D deployment of drone base stations: State of the art, applications and challenges,Vehicular Communications,Volume 36,2022.
Chowdhury, M.Z.; Shahjalal, M.; Ahmed, S.; Jang, Y.M. 6G Wireless Communication Systems: Applications,Requirements, Technologies, Challenges, and Research Directions. ArXiv 2019, arXiv:1909.11315.
Chen, Y.; Lin, X.; Khan, T.; Mozaari, M. Ecient Drone Mobility Support Using Reinforcement Learning.In Proceedings of the 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Seoul,Korea, 25–28 May 2020; pp. 1–6.
Challita, U.; Saad, W.; Bettstetter, C. Deep Reinforcement Learning for Interference-Aware Path Planning of Cellular-Connected UAVs. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC), Kansas City, MO, USA, 20–24 May 2018; pp. 1–7.
Liu, Q.; Shi, L.; Sun, L.; Li, J.; Ding, M.; Shu, F. Path Planning for UAV-Mounted Mobile Edge Computing With Deep Reinforcement Learning. IEEE Trans. Veh. Technol. 2020, 69, 5723–5728
Liu, Q.; Li, M.; Yang, J.; Lv, J.; Hwang, J.; Hossain, A.S.; Muhammad, G. Joint power and time allocation in energy harvesting of UAV operating system. Comput. Commun. 2020, 150, 811–817.
Sekander, S.; Tabassum, H.; Hossain, E. Multi-tier drone architecture for 5G/B5G cellular networks: Challenges, trends, and prospects. IEEE Commun. Mag. 2018, 56, 96–103.
A. Pregler, When cows fly: AT&T sending LTE signals from drones, Tech. rep., AT&T Technology Blog, 2017, https://about .att .com /innovationblog /cows _fly.
Softbank demonstrates drone wireless relay system for disaster recovery and locating persons trapped under debris, Tech. rep., SoftBank News, Sep. 2020, https://www.softbank.jp /en /sbnews /entry /20200914 _01.
Cavalcante, W. S. da S., da Silva, N. F., Teixeira, M. B., Neto, G. Z., Filho, F. R. C., Cunha, F. N., & Corrêa, F. R. (2022). Tecnologias e inovações no uso de drones na agricultura / Technologies and innovations in the use of drones in agriculture. Brazilian Journal of Development, 8(1), 7108–7117. https://doi.org/10.34117/bjdv8n1-481.
Oliveira, P. F. de, & Fávero, W. C. (2022). A Polícia Militar do Paraná e as novas tecnologias: o emprego das aeronaves remotamente pilotadas (drones): The Military Police of Paraná and new technologies: the use of remote piloted aircraft (drones). Brazilian Journal of Development, 8(9), 63064–63090. https://doi.org/10.34117/bjdv8n9-177.
Amarante, R. T., Salim, D. H. C., Araújo, P. H. F., Fonseca, B. M., & Jesus, J. R. P. de. (2019). Proposta de mapeamento do potencial de radiação solar em edificações com o uso de drone / Proposal of solar potential mapping for buildings using drones. Brazilian Journal of Development, 5(11), 24537–24550. https://doi.org/10.34117/bjdv5n11-135
Oliveira, A. J. de, Silva, G. F. da, Silva, G. R. da, Santos, A. A. C. dos, Caldeira, D. S. A., Vilarinho, M. K. C., Barelli, M. A. A., & Oliveira, T. C. de. (2020). Potencialidades da utilização de drones na agricultura de precisão / Drones potentiality use in precision agriculture. Brazilian Journal of Development, 6(9), 64140–64149. https://doi.org/10.34117/bjdv6n9-010.
de Almeida, L. E., Miranda, A. de O., Simas, J. de L., & Almeida, A. C. M. (2021). Proposta de utilização de drones inteligentes na inspeção de plataformas de petróleo / Proposal for the use of intelligent drones in the inspection of oil platforms. Brazilian Journal of Development, 7(5), 45124–45136. https://doi.org/10.34117/bjdv.v7i5.29362.
Ribeiro, D. A., Huallpa, B. N., & Rocha, J. V. (2019). FIREFLY: an autonomous drone for detection and monitoring of fires in rural areas / FIREFLY: um drone autônomo para detecção e monitoramento de incêndio em áreas rurais. Brazilian Journal of Development, 5(9), 16236–16247. https://doi.org/10.34117/bjdv5n9-179.

