View : 326 Download: 0

Full metadata record

DC Field Value Language
dc.contributor.authorBATSOYOL, NARANGERELT-
dc.description.abstractThis work considers a 3D network construction problem in the post-disaster scenario, where large urban areas are communication-wise isolated from the outside environment due to the severely damaged network infrastructure. The main goal is to reconnect the isolated regions with the outside environment using unmanned aerial vehicles (UAVs) by building 3D aerial ad-hoc networks. I propose two schemes to construct an optimal fullcoverage 3D aerial ad-hoc network using minimum number of UAVs. First, I present a two-phase network construction method, which tackles the problem by first exploring the unknown urban area prior to network construction. Second, I propose a one-phase self-organizing network construction method that iteratively performs both space exploration and relay deployment tasks at the same time. An effective network refinement algorithm is also incorporated based on clustering that minimizes the number of UAVs for deployment. Further, a hop-constrained network model is applied to the proposed collaborative UAV deployment and network refinement procedure for establishing more robust routes. Simulation results demonstrate that the proposed schemes significantly reduce the execution time for network exploration and deployment compared to some baseline counterparts and guarantee almost full coverage toward a designated terrestrial space. Also, my cluster-based network refinement algorithm provides a very lightweight yet effective solution, well balancing between UAV resource and computation overhead. ;본 논문에서는 네트워크가 심각하게 붕괴되어 외부 환경으로부터 통신이 고립 되어 있는 대규모의 도심 지역에서의 3D 네트워크를 구축하는 문제를 풀고자 한다. 무인 비행체를 사용하여 3D 항공 애드혹 네트워크 형성을 통해 외부 환경과 고립된 지역을 재연결하는 것을 목표로 한다. 우리는 최소한의 무인 비행체를 사용하여 최적으로 모든 범위를 포괄할 수 있는 3D 항공 애드혹 네트워크를 구성하기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 두 단계에 걸쳐 네트워크를 형성하는 방법으로, 우선 미지의 지역을 파악한 후에 네트워크를 형성한다. 두 번째는 두 과정을 합쳐 한번에 스스로 네트워크를 구성하는 방법으로, 지역 탐사와 동시에 무인 비행체 배치를 반복적으로 수행한다. 또한, 우리는 클러스터링 기반의 효율적인 네트워크 개선 알고리즘을 도입하여 배치에 사용된 무인 비행체의 수를 줄일 수 있도록 하였다. 기존의 무인 비행체 배치와 네트워크 개선 과정에 라우팅 최대 홉수를 제한하는 홉-제한 네트워크 모델을 적용하여 보다 안정적인 네트워크 경로를 찾을 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 우리가 제안하는 시스템이 다른 기준 비교 알고리즘에 비해 네트워크 파악과 배치에 소요되는 실행 시간을 상당히 줄였을 뿐만 아니라, 지정된 지역을 거의 다 포괄할 수 있다는 것을 증명하였다. 또한, 우리의 클러스터 기반 네트워크 개선 알고리즘이 무인 비행체와 시스템 오버헤드 사이의 균형을 조정할 수 있는 효율적인 방법임을 검증하였다.-
dc.description.tableofcontentsI. Introduction 1 II. Related Work 5 A. Efficient Area Exploration 5 B. Network Construction 6 III. System Model 8 IV. Two-Phase Network Construction 9 A. Collaborative Exploration 10 1. Path Planning 11 2. Task Division 16 B. Network Construction 19 1. Sub-area Coverage 19 2. Network Hole Coverage 22 3. Refinement 23 V. One-Phase Network Construction 24 A. Collaborative UAV Deployment 26 1. Dispersion-Based Exploration 27 2. Gradual Expansion 27 3. Obstacle Exploration 30 4. Additional UAV Dispatch 31 B. Network Refinement Procedure 33 1. Overlap-Based Clustering 33 2. Intra-Cluster Refinement 34 3. Inter-Cluster Refinement 35 C. Hop-Constrained Network Construction 38 1. Hop-Constrained UAV Deployment 38 2. Hop-Constrained Network Refinement 38 VI. Evaluation 41 A. Two-Phase Network Construction 41 B. One-Phase Network Construction 46 VII. Conclusion 52 References 53 Abstract (in Korean) 57-
dc.format.extent2428937 bytes-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleConstructing Full-Coverage 3D UAV Ad-Hoc Networks Through Collaborative Exploration in Unknown Urban Environments-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.pagevii, 57 p.-
dc.identifier.major대학원 컴퓨터공학과- 2-
Appears in Collections:
일반대학원 > 컴퓨터공학과 > Theses_Master
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
RIS (EndNote)
XLS (Excel)


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.