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배터리로 구동되어 이동하며 주어진 궤도 지점 세트를 커버하는 무인항공기기지국과 연동하여 동작하는 지상 기지국에서 수행되는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법으로서, 상기 지상 기지국이 무인항공기 기지국의 전송 범위 내에 존재하면, 통신을 통하여 상기 무인항공기 기지국으로부터 정보 업데이트를 받고 정보연령 메트릭을 계산하는 단계;각각의 무인항공기 기지국의 궤도, 에너지 효율 및 정보연령 조건을 설정하는 단계; 및상기 에너지 효율 및 상기 정보연령의 적용 받는 무인항공기 기지국 중계망의 총 에너지 효율을 최대화 하도록, 각각의 무인항공기 기지국의 궤도 경로 정책을 찾기 위한 강화 학습을 수행하는 단계;를 포함하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제1항에 있어서, 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법은, 상기 정보연령 메트릭을 계산하는 단계 이전에,상기 무인항공기 기지국으로부터 제공된 수신전력을 계산하고, 상기 수신전력을 이용하여 상기 무인항공기 기지국과 상기 지상 기지국 간의 백홀 용량을 계산하여 백홀 링크를 생성하고, 시간 t에서 백홀 링크를 사용하는 동안 상기 무인항공기 기지국의 전송 에너지를 계산하는 단계; 를 더 포함하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제2항에 있어서, 상기 수신전력은수학식 에 따라 계산되고,여기에서, 상기 는 무인항공기 기지국(UAV-BS) u로부터의 지상 기지국(BS) b로의 송신 전력, 상기 는 무인항공기 기지국(UAV-BS) u과 지상 기지국(BS) b 간의 거리, 상기 c는 빛의 속도, 상기 는 mmWave 백홀 링크의 반송파 주파수(carrier frequency), 상기 및 상기 는 각각 송신기 UAV-BS u와 수신기 BS b의 안테나 이득인 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제2항에 있어서, 상기 백홀 용량은수학식에 따라 계산되고,여기에서, 상기 는 mmWave 백홀 대역폭, 상기 는 첨가 소음인 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제1항에 있어서, 상기 각각의 무인항공기 기지국의 궤도, 에너지 효율 및 정보연령 조건을 설정하는 단계는각각의 무인항공기 기지국이 주어진 시간대에서 궤도 지점의 하위 집합만 다룰 수 있도록 설정하는 단계; 및상기 궤도 지점으로 구성된 각각의 무인항공기 기지국에 대한 서브셋을 제한요건에 만족하도록 설정하는 단계; 를 포함하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제5항에 있어서, 상기 각각의 무인항공기 기지국의 궤도, 에너지 효율 및 정보연령 조건을 설정하는 단계는정보 업데이트가 발생하는 지상 기지국 궤도 지점은 제외한, 무인항공기 기지국의 오버랩되지 않는 궤도를 상기 무인항공기 기지국의 궤도 조건으로 설정하는 단계;모든 궤도 지점이 상호 의존적으로 포함된 무인항공기 기지국의 공동 궤도를 구성하는 단계; 통신 및 이동 에너지가 최소 에너지 효율 임계값 보다 크도록 무인항공기 기지국의 총 에너지 효율을 보장하는 단계; 및정보 업데이트의 평균 최신성이 정보연령 임계값 미만을 만족하도록 보장하는 단계;를 더 포함하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제1항에 있어서, 상기 지상 기지국은무인항공기 기지국의 궤도 정책을 위한 4차원 상태 공간을 설정하고, 상기 무인항공기 기지국은 각각 궤도 및 통신제약을 충족하면서 하나의 실행 가능한 상태에서 다음 상태로의 항해를 설정하여 행동 공간을 설정하고,상기 궤도 경로 정책을 찾기 위한 강화 학습을 수행하는 단계는,임의의 상태에서 복수의 무인항공기 기지국이 각각 설정한 복수의 행동 공간에 대하여 경유지의 충돌 여부를 기준으로 보상을 설정하는 단계;를 포함하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제7항에 있어서, 상기 경유지의 충돌 여부를 기준으로 보상을 설정하는 단계는,무인항공기 기지국 네비게이션에 필요한 상황별 특징을 추출하는 데 사용되는 상태 공간의 치수를 줄이는 단계;무인항공기 기지국 에이전트가 관찰하는 상태 전환을 저장하는 단계; 및에너지 및 정보연령 지표의 적용을 받는 무인항공기 기지국 중계망의 총 에너지 효율을 최대화 하도록 무인항공기 기지국의 궤도 경로 정책을 찾기 위한 강화 학습을 수행하는 단계;를 포함하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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제8항에 있어서, 상기 강화 학습을 수행하는 단계는,수학식 를 이용하여 미래 보상을 정의하는 단계;를 포함하고, 여기에서, 을 만족하는 다중 무인항공기 네비게이션 최적화 방법
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주어진 궤도 지점 세트에 포함되는 서로 다른 궤도 지점에 랜덤하게 위치하는 IoT(Internet on Things) 디바이스를 포함하는 IoT 디바이스 세트;배터리로 구동되어 이동하며 상기 주어진 궤도 지점 세트를 커버하고, 상기 IoT 디바이스 세트의 릴레이 역할을 수행하는 무인항공기 기지국을 복수개 포함하는 무인항공기 세트; 및무인항공기 세트에 의한 릴레이를 통해 상기 IoT 디바이스로부터 정보 업데이트를 받아 연산 지향 통신 애플리케이션을 지원하는 지상 기지국을 포함하는 무인항공항 시스템
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제10항에 있어서, 상기 무인항공기 기지국은유한한 시간에 걸쳐 상기 궤도 지점 세트에 포함된 서로 다른 궤도 지점을 통과하고, 업링크 통신 채널을 이용하여 임의의 궤도 지점 주변에 위치한 활성 IoT 디바이스로부터 정보 데이터 패킷을 수집하는 무인항공항 시스템
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제10항에 있어서, 상기 무인항공기 기지국은상기 무인항공기 기지국의 전송 범위 내에 지상 기지국이 존재하면, 해당 지상 기지국과 백홀 통신 링크를 생성하고, 생성된 백홀 통신 링크를 통하여 수집한 정보 데이터 패킷을 상기 지상 기지국에 전송하는 무인항공항 시스템
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제12항에 있어서, 상기 지상 기지국은멀티 엑서스 에지 컴퓨팅 서버를 포함하고,상기 멀티 엑서스 에지 컴퓨팅 서버는상기 무인항공기 기지국으로부터 전송된 정보 데이터 패킷을 이용하여 다른 궤도 지점에 대한 정보 업데이트를 수행하고 정보연령 메트릭을 계산하는 무인항공항 시스템
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제11항에 있어서, 상기 활성 IoT 디바이스와 상기 무인항공기지국 간의 공대지 경로 손실 확률은 아래의 수학식으로 정의되고,여기에서, 와 는 각각 LoS 채널 및 NLoS 채널에 대한 환경의존상수이고, 는 상기 무인항공기 기지국의 표고각인 무인항공항 시스템
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제11항에 있어서, 시간 경과 T에 따라 IoT 디바이스들을 서비스하기 위해 궤도지점 P를 커버하는 상기 무인항공기 기지국의 총 에너지 효율은 아래의 수학식으로 정의되고,여기에서, 는 시간 t에서 상기 무인항공기 기지국으로부터 지상 기지국 간의 채널의 백홀 용량이고,는 시간 t에서 백홀 링크를 사용하는 동안 상기 무인항공기 기지국의 전송 에너지인 무인항공항 시스템
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제10항에 있어서, 상기 지상 기지국은시간 t에서의 궤도 p의 정보연령을 아래의 수학식을 이용하여 계산하고, 여기에서, 는 상기 지상 기지국에서, 상기 무인항공기 기지국이 궤도 지점 p에서 가장 최근에 수신된 데이터 패킷의 시간 스탬프로 표시되는 무인항공항 시스템
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제10항에 있어서, 상기 지상 기지국은무인항공기 기지국의 궤도 정책을 위한 4차원 상태 공간을 설정하고, 상기 무인항공기 기지국은 각각 궤도 및 통신제약을 충족하면서 하나의 실행 가능한 상태에서 다음 상태로의 항해를 설정하여 행동 공간을 설정하고,상기 지상 기지국은임의의 상태에서 복수의 무인항공기 기지국이 각각 설정한 복수의 행동 공간에 대하여 경유지의 충돌 여부를 기준으로 보상을 설정하는 무인항공항 시스템
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제17항에 있어서, 상기 지상 기지국은심층강화학습 모델을 생성하고,상기 심층강화학습 모델은 무인항공기 기지국 네비게이션에 필요한 상황별 특징을 추출하는 데 사용되는 상태 공간의 치수를 줄이는 심층 신경 네트워크;무인항공기 기지국 에이전트가 관찰하는 상태 전환을 저장하는 경험 재생 메모리; 및에너지 및 정보연령 지표의 적용을 받는 무인항공기 기지국 중계망의 총 에너지 효율을 최대화 하도록 무인항공기 기지국의 궤도 경로 정책을 찾기 위한 강화 학습을 수행하는 강화 학습 프레임워크를 포함하는 무인항공항 시스템
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