Optimisation de l’allocation des ressources dans les réseaux de drones

Optimisation de l'allocation des ressources dans les réseaux de drones

Une équipe internationale de chercheurs a annoncé la découverte d’une méthode innovante pour optimiser l’utilisation de l’énergie dans les réseaux de drones. Cette approche pourrait révolutionner la façon dont nous utilisons et gérons ces appareils volants.

Un mathématicien de l’Université RUDN, en collaboration avec des collègues d’Egypte, de Chine, d’Arabie Saoudite et d’Ouzbékistan, a proposé une approche stable et rapide pour l’allocation optimale des ressources dans un réseau sans fil sur des drones. Cela permettra une utilisation économique de l’énergie des batteries sur les drones tout en garantissant un débit réseau maximal.

Réseaux de drones : solution pour les réseaux de nouvelle génération

Les réseaux de nouvelle génération doivent offrir des vitesses de transmission élevées et une couverture flexible. Une façon de réaliser cela est à travers les réseaux de véhicules aériens non pilotés – les drones. Ils opèrent dans la gamme des ondes millimétriques. Les inconvénients de cette gamme sont les antennes puissantes et les pertes lors de la propagation du signal.

Tout cela nécessite de l’énergie, et les batteries des drones ont une capacité limitée. Par conséquent, de nouvelles approches sont nécessaires pour optimiser la consommation d’énergie dans de tels réseaux.

Un réseau neuronal artificiel pour optimiser l’énergie

Le mathématicien de RUDN et ses collègues ont créé un réseau neuronal artificiel pour optimiser l’utilisation de l’énergie dans ces réseaux.

« Un réseau construit à l’aide de drones étend la capacité et la couverture du réseau. De plus, les drones sont utilisés comme stations de charge mobiles pour alimenter les gadgets à faible consommation. Comme les batteries des drones sont généralement limitées en capacité, il est important de faire des compromis entre la zone de couverture et l’utilisation de l’énergie, ainsi que le temps de maintenance. Pour améliorer la couverture et l’efficacité énergétique, il est important d’allouer les ressources, à savoir les sous-canaux, la puissance de transmission et les services aux utilisateurs », a précisé Ammar Muthanna, Ph.D., directeur du Centre scientifique pour la modélisation des réseaux sans fil 5G à l’Université RUDN.

IRA-AEODL : un système d’optimisation innovant

Les mathématiciens ont développé un système d’optimisation appelé IRA-AEODL (allocation intelligente des ressources à l’aide d’un optimiseur d’écosystème artificiel avec apprentissage profond). Il distribue les ressources dans un réseau sans fil aux drones. Pour cela, un type spécial d’architecture est utilisé – un encodeur déchargé composite.

Le principe principal de son fonctionnement est d’obtenir une réponse à la couche de sortie qui est la plus proche de la sortie. L’optimiseur d’écosystème artificiel, qui est la sélection des paramètres du réseau neuronal, est utilisé à cet effet.

Des performances améliorées

IRA-AEODL a considérablement amélioré les performances des autres systèmes connus. Le débit moyen du réseau avec un nombre fixe d’utilisateurs pour un système de 2 à 6 drones a augmenté de 3 à 17%. Et en fonction du nombre d’utilisateurs – jusqu’à 30%. De plus, le nouveau système utilise des approches mathématiquement plus stables.

« Notre technique d’allocation de ressources réseau a amélioré les performances. Comparé à d’autres approches, notre algorithme est plus stable d’un point de vue mathématique. Le modèle peut rapidement trouver la solution optimale au problème », a conclu Ammar Muthanna, Ph.D., directeur du Centre scientifique pour la modélisation des réseaux sans fil 5G à l’Université RUDN.

En synthèse

Cette nouvelle approche d’optimisation de l’allocation des ressources dans les réseaux de drones pourrait ouvrir la voie à une utilisation plus efficace et économique de l’énergie dans ces systèmes. En combinant une architecture innovante et un algorithme stable, l’équipe de chercheurs a réussi à améliorer significativement les performances des réseaux de drones, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour le développement de ces technologies.

Pour une meilleure compréhension

Qu’est-ce que l’IRA-AEODL ?

L’IRA-AEODL est un système d’optimisation qui utilise un optimiseur d’écosystème artificiel avec apprentissage profond pour allouer intelligemment les ressources dans un réseau sans fil aux drones.

Comment fonctionne l’IRA-AEODL ?

L’IRA-AEODL utilise une architecture spéciale appelée encodeur déchargé composite. Le principe de son fonctionnement est d’obtenir une réponse à la couche de sortie qui est la plus proche de la sortie.

Quels sont les avantages de l’IRA-AEODL ?

L’IRA-AEODL a amélioré les performances des autres systèmes connus. Il a augmenté le débit moyen du réseau avec un nombre fixe d’utilisateurs pour un système de 2 à 6 drones de 3 à 17%.

Qu’est-ce qu’un réseau de drones ?

Un réseau de drones est un réseau de véhicules aériens non pilotés qui opèrent dans la gamme des ondes millimétriques. Ils sont utilisés pour étendre la capacité et la couverture du réseau.

Quels sont les défis de l’utilisation des réseaux de drones ?

Les défis de l’utilisation des réseaux de drones comprennent la nécessité d’antennes puissantes, les pertes lors de la propagation du signal et la capacité limitée des batteries des drones.

Références

Article : “Intelligent Resource Allocation Using an Artificial Ecosystem Optimizer with Deep Learning on UAV Networks” – DOI: 10.3390/drones7100619

Ammar Muthanna, et al. (2024). “Optimal Resource Allocation in a Wireless Network on Drones.” Drones.

[ Rédaction ]

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