Como a Otimização de Trajetórias e o Agendamento de Usuários Impactam o Desempenho de UAVs em Ambientes Urbanos 3D

Nos cenários de exploração de ambientes urbanos, a otimização da trajetória de um UAV (veículo aéreo não tripulado) em conjunto com um eficiente agendamento de usuários (GTs) apresenta desafios técnicos complexos, principalmente quando o ambiente é dinâmico e altamente congestionado. Um dos principais focos em estudos recentes é a minimização do tempo de operação, enquanto se maximiza a eficiência na transmissão de dados entre os UAVs e as GTs, as quais têm comportamentos de movimento variados. A utilização de técnicas como o aprendizado por reforço profundo (DRL) para coordenar a trajetória do UAV e o agendamento das GTs se mostra promissora para esse tipo de cenário.

Considerando um ambiente urbano tridimensional denso, com um tamanho de 1000 × 1000 metros e uma altura máxima de edifícios de até 50 metros, o cenário experimental se constrói sobre três fontes de GTs e três destinos. A posição inicial tanto do UAV quanto das GTs é aleatória, simulando as condições reais de operação. A velocidade do UAV é superior à das GTs, chegando a 25 m/s contra 5 m/s das GTs, o que reflete a capacidade do UAV em cobrir maiores distâncias com maior agilidade. O desafio é coordenar essa movimentação, levando em conta a necessidade de transferência de dados de diferentes tamanhos e a realização de cálculos processuais dentro dos limites de tempo e capacidade do UAV.

No contexto de aprendizado de máquina, a aplicação de redes neurais profundas para estimar funções de valor e de vantagem de ação proporciona uma metodologia robusta. O UAV, em sua interação com o ambiente, busca encontrar as melhores estratégias de ação em um espaço de decisão com várias possibilidades. A arquitetura das redes de avaliação e de destino compartilha a mesma estrutura, composta por cinco camadas ocultas, onde o uso de ReLU como função de ativação e o otimizador Adam para treinamento são essenciais para a convergência do modelo.

A análise de convergência dos algoritmos utilizados demonstra que, independentemente da posição inicial das GTs, o desempenho converge de forma consistente. Com o tempo, o UAV, ao acumular experiência, consegue aprimorar sua estratégia de seleção de ações, o que resulta em uma operação mais eficiente e redução do tempo total de operação. Nos cenários em que as GTs se movem aleatoriamente em uma área restrita, a convergência do tempo de operação é mais lenta, pois o UAV precisa realizar ajustes constantes para lidar com a imprevisibilidade do movimento das GTs. Em contrapartida, quando as GTs se movem ao longo de um caminho mais longo e previsível, a convergência ocorre mais rapidamente devido à maior previsibilidade do movimento, permitindo ao UAV ajustar sua trajetória com mais eficiência.

Além disso, a análise das trajetórias 3D e 2D do UAV revela vantagens claras da otimização tridimensional. Embora a convergência da trajetória 3D seja mais lenta devido à maior área de exploração e à necessidade de considerar diferentes altitudes e ângulos de voo, a eficiência do tempo de operação é significativamente melhorada. Voar a altitudes variáveis permite que o UAV minimize distâncias de transmissão e otimize a utilização dos recursos de comunicação, o que não ocorre em trajetórias fixas em duas dimensões. A diferença no tempo de operação entre as trajetórias 3D e 2D é pronunciada, pois, ao ajustar sua altura durante o voo, o UAV consegue equilibrar melhor o ângulo de transmissão e a distância de comunicação, além de evitar obstáculos de forma mais eficaz.

Em simulações que envolvem diferentes faixas de altitudes de voo, observa-se que o tempo de operação é influenciado diretamente pela altura permitida para o UAV. Quando o UAV voa em altitudes mais baixas (por exemplo, entre 0 e 50 metros), há uma maior probabilidade de perda de linha de visão (LoS) entre o UAV e as GTs, aumentando a latência na comunicação e, consequentemente, o tempo de operação. Já voos mais altos, entre 50 e 100 metros, oferecem uma linha de visão mais clara, o que favorece a transmissão de dados, mas também pode aumentar a distância de comunicação, o que precisa ser cuidadosamente equilibrado.

É importante destacar que a eficácia dessa abordagem depende não apenas da arquitetura do modelo e dos algoritmos utilizados, mas também da capacidade do sistema de se adaptar a condições reais de operação, que incluem variáveis imprevisíveis como falhas de comunicação, interferências externas e comportamentos dinâmicos de usuários e GTs. A adaptação e o aprendizado constante são fundamentais para que o UAV otimize suas estratégias e minimize os custos operacionais, principalmente em ambientes urbanos densos e desafiadores.

Como a Planejamento de Trajetória de UAV e o Beamforming Analógico Contribuem para a Transferência de Energia Sem Fio Não Linear

A transferência de energia sem fio (WPT) por meio de veículos aéreos não tripulados (UAVs) representa uma solução promissora para a alimentação constante e econômica de dispositivos eletrônicos de baixo consumo, especialmente no contexto das redes do futuro, como as da Internet das Coisas (IoT). Tradicionalmente, sistemas de WPT utilizam transmissores fixos para enviar sinais de radiofrequência (RF) a receptores de energia distribuídos, como nós sensores (SNs) de baixa potência. Contudo, a perda de sinal ao longo da trajetória do RF tem sido uma limitação significativa, o que exige a implantação densa de transmissores, aumentando os custos de construção e manutenção das redes.

Neste contexto, os UAVs surgem como fontes móveis de WPT. Sua mobilidade e a alta qualidade do canal aéreo-terrestre (A2G) tornam possível a utilização de técnicas de controle de trajetória do UAV e de alocação de potência de transmissão para melhorar a eficiência da WPT. A combinação da trajetória do UAV com a alocação de potência oferece uma maneira eficaz de entregar energia RF aos dispositivos de forma mais eficiente. No entanto, a maioria dos sistemas de WPT habilitados por UAVs utiliza antenas omnidirecionais para a transmissão de energia, o que resulta em uma grande atenuação de energia ao longo de grandes distâncias de transmissão.

Esse problema pode ser mitigado por meio de técnicas de aprimoramento do canal, com destaque para o uso de antenas direcionais que podem focalizar a potência RF em dispositivos específicos, minimizando desperdícios em comparação com as transmissões de energia em formato de broadcast. Assim, o estudo e o desenvolvimento de algoritmos eficazes de beamforming (formação de feixes) direcionais são essenciais para a aplicação prática de redes de WPT baseadas em UAVs.

A principal motivação por trás da pesquisa em UAVs para redes de WPT é melhorar a eficiência da operação da transferência de energia. A perda significativa de sinal nos canais A2G torna extremamente difícil a aplicação de métodos tradicionais de WPT com antenas omnidirecionais. Nesse cenário, técnicas como o controle de potência e o design de trajetória, aliados ao beamforming direcionado, podem reduzir consideravelmente as perdas e aumentar a eficiência da transferência de energia.

O foco de pesquisa atual está no beamforming analógico utilizando antenas lineares unidimensionais (ULA) para a transferência de energia. No entanto, essas antenas apresentam limitações quando aplicadas a sistemas tridimensionais, onde o beamforming é mais complexo. A inovação deste trabalho reside na investigação do uso de antenas lineares unidimensionais (ULA) tridimensionais (3D) em redes UAV para WPT. Este tipo de antena permite uma flexibilidade de orientação sem precedentes, com capacidades superiores de focar a potência de RF em dispositivos específicos, tornando a transferência de energia mais eficiente. Para lidar com a complexidade do modelo de antena 3D, é introduzida uma aproximação baseada em cosseno para o padrão da antena, o que simplifica significativamente a análise do beamforming analógico 3D e facilita o desenvolvimento de uma estrutura iterativa eficiente para a solução do problema.

Ao combinar as vantagens do beamforming com o controle de trajetória do UAV, é possível otimizar a eficiência energética da rede. Isso é especialmente importante em cenários práticos onde a transmissão de potência sem fio precisa ser distribuída de maneira eficaz entre múltiplos dispositivos sem sobrecarregar os recursos do UAV. A utilização de modelos não lineares para a coleta de energia permite uma abordagem mais realista, já que o comportamento da energia coletada pelos dispositivos nem sempre segue uma linearidade simples, sendo afetado por diversos fatores, como a distância do UAV, a orientação do feixe de RF e as condições do canal.

A otimização conjunta do beamforming, do planejamento da trajetória do UAV e da alocação de potência de transmissão, embora desafiadora devido à natureza não convexa do problema, pode ser tratada com técnicas matemáticas que exploram as convexidades tanto do modelo de EH não linear quanto do modelo modificado de antena. Ao construir um subproblema convexo, é possível iterar sobre soluções locais, garantindo uma melhoria contínua na eficiência da operação de WPT. Os resultados das simulações confirmam a convergência do algoritmo e seus benefícios em termos de desempenho, sugerindo que essas técnicas podem proporcionar soluções práticas e eficazes para melhorar a transferência de energia sem fio em redes de UAV.

Em adição, é importante considerar o impacto das condições ambientais no desempenho da transferência de energia sem fio. Fatores como a interferência atmosférica, as mudanças nas condições climáticas e a presença de obstáculos no ambiente aéreo podem influenciar diretamente a eficiência da transmissão de energia. Além disso, o gerenciamento da carga e da energia nos nós sensores (SNs) é fundamental, pois a eficiência do processo de coleta de energia depende de como esses dispositivos são projetados para gerenciar e armazenar a energia recebida.

Com o avanço das tecnologias de UAVs e das redes de comunicação sem fio, a combinação de técnicas de beamforming e otimização de trajetórias pode oferecer uma solução escalável para a implementação de redes de WPT em larga escala, como aquelas necessárias para suportar a crescente demanda por dispositivos IoT autossustentáveis. A aplicação de UAVs em tais redes não apenas resolve problemas de alcance e cobertura, mas também pode abrir novas possibilidades para aplicações em ambientes remotos ou de difícil acesso, onde a infraestrutura elétrica tradicional é limitada ou inexistente.

Como a Reformulação de Trajetórias e Atribuição de Potência Otimiza a Desempenho de UAVs em Missões de Cobertura

No contexto de design de trajetórias para UAVs (Veículos Aéreos Não Tripulados) em missões de vigilância ou cobertura, a precisão e a eficiência das operações dependem de diversos fatores interligados, como o tempo de permanência em pontos de suspensão e o controle adequado da alocação de potência. Para reduzir a complexidade do problema sem perder a otimização, introduzimos uma reformulação das variáveis, incluindo pontos de suspensão e pontos de virada, para representar de forma mais eficiente o trajeto do UAV.

Em termos concretos, definimos $K$ pontos de suspensão cujas posições são representadas por $q_m$ , onde $m \in K$ . O tempo correspondente de suspensão é $\tau_m$ , e o conjunto de todos os tempos de suspensão é $t = \{ \tau_m \}, m \in K$ . Em um cenário de design de trajetória 2D, a trajetória de voo com velocidade máxima $V$ entre pontos de suspensão não segue simplesmente uma linha reta, mas sim um arco, dada a necessidade de transitar suavemente entre os pontos. Para isso, introduzimos $N$ pontos de virada entre dois pontos de suspensão vizinhos, denominados $q_{m,n}$ , com $n \in N \{1, \dots, N\}$ , criando $N + 1$ segmentos de linha para ajustar a trajetória, conforme ilustrado na Figura 11.2.

Aumento no número de pontos de virada melhora a precisão do ajuste, embora eleve a complexidade do design. Portanto, é crucial equilibrar a escolha de $N$ , considerando não apenas a melhoria no desempenho, mas também os desafios computacionais e operacionais adicionais. A definição de pontos de suspensão $q_m$ e de pontos de virada $q_{m,n}$ deve ser feita de forma estratégica, levando em conta tanto as limitações de capacidade do UAV quanto os objetivos específicos da missão.

A trajetória reformulada permite que o UAV navegue sequencialmente por cada ponto da trajetória $q = (q_0,0, q_0,1, ..., q_K+1,N)$ , voando com velocidade máxima $V$ ao longo dos segmentos de linha que conectam os pontos de virada e suspendendo-se em pontos de suspensão para os tempos correspondentes $\tau_m$ . Para cada par de pontos consecutivos da trajetória $q_{m,n}$ e $q_{m,n+1}$ , a distância entre eles é definida como $l_{m,n}(q) = \| q_{m,n+1} - q_{m,n} \|$ . O caminho seguido pelo UAV entre esses pontos pode ser descrito pela fórmula $m,n(\tau) = q_{m,n} + \frac{l_{m,n}}{V} \cdot \tau$ , onde a variável $\tau$ representa o tempo de voo.

O tempo total necessário para completar toda a missão pode ser denotado por $T(q,t)$ , que é a soma dos tempos de suspensão $\tau_m$ e os tempos de voo $V$ , com a restrição de que o tempo total $T(q,t)$ não deve exceder o tempo máximo disponível para a missão. A função objetivo da missão é maximizar a eficiência de transmissão dos dados para cada usuário, levando em consideração as alocações de potência $s_{m,k}$ em cada ponto de suspensão $q_m$ e os segmentos de voo $l_{m,n}(q)$ .

A alocação de potência é definida de forma a garantir que a potência alocada a um único usuário no ponto de suspensão seja constante enquanto o UAV transita entre os pontos de virada. A função de rendimento $U_k(q,t,s)$ de cada usuário é dada por:

U_k(q,t,s) = \sum_{m=1}^{K} \log_2 \left( 1 + \frac{\beta_0 s_{m,k} \chi_3(\nu(q_m))}{\sigma^2 d_m(q_m)} \right) + \sum_{m=0}^{K} \sum_{n=0}^{N} \int_0^{V} \log_2 \left( 1 + \frac{\beta_0 s_{m,n,k} \chi_3(\nu(q_{m,n}(\tau)))}{\sigma^2 d_{m,n}(q)} \right) d\tau

Esse rendimento é determinado a partir da reformulação da trajetória e das variáveis de agendamento de potência. O problema de otimização resultante, denominado $P2$ , visa maximizar o rendimento mínimo $U_k(q,t,s)$ , respeitando as restrições de tempo total $T(q,t)$ e as condições de alocação de potência para cada usuário.

Como o problema $P2$ ainda é não-convexo devido à natureza não-concava da função de rendimento $U_k(q,t,s)$ , uma abordagem prática para solucioná-lo é o uso da técnica de aproximação convexa sequencial (SCA). Essa técnica constrói uma aproximação convexa do problema $P2$ ao definir uma sequência de funções côncavas inferiores para $U_k(q,t,s)$ em pontos locais $q(i)$ , $t(i)$ , $s(i)$ . A aproximação nas fases de suspensão e de voo é crucial para garantir que o problema se torne tratável e computacionalmente viável.

A aproximação do rendimento em pontos de suspensão é feita considerando a convexidade da função logarítmica $\log_2(1 + \frac{1}{1 + \beta_0 s_{m,k} \chi_3(\nu(q_m))})$ , que é monotonicamente decrescente e convexa em $s_{m,k}$ . A partir dessa base, é possível construir uma desigualdade que permite calcular uma aproximação inferior para o rendimento em cada ponto de suspensão. De forma análoga, a aproximação do rendimento nos períodos de voo entre os pontos de virada é feita utilizando-se integrais sobre o tempo de voo, com o objetivo de normalizar a integral superior do rendimento.

Além disso, ao considerar a simplificação do problema de otimização por meio da técnica SCA, é importante observar que a complexidade computacional ainda depende da precisão da aproximação escolhida e do número de pontos de virada e suspensão utilizados na trajetória. A escolha desses parâmetros deve ser feita de forma a balancear o desempenho desejado e a viabilidade computacional da solução.

Como a Localização do Vigia Impacta a Trajetória e a Alocação de Potência do UAV em Comunicações Encobertas

A eficiência das comunicações encobertas utilizando UAVs (Veículos Aéreos Não Tripulados) depende de um conjunto complexo de variáveis, incluindo a trajetória do UAV, a alocação de potência e a forma como a presença de um vigia afeta esses parâmetros. A otimização conjunta da trajetória e da alocação de potência visa maximizar o desempenho do sistema, levando em consideração as limitações de velocidade do UAV e a necessidade de manter o sigilo durante a missão.

Nos estudos apresentados, a introdução de pontos de inflexão na trajetória do UAV, como descrito nos testes simulados, mostrou que a alocação de potência otimizada em relação ao número de pontos de inflexão pode melhorar substancialmente o desempenho, aumentando a taxa de transferência. A implementação de um ponto de inflexão entre dois pontos de suspensão, por exemplo, oferece um aumento significativo na taxa de transferência sem aumentar consideravelmente o tempo de computação. No entanto, à medida que o número de pontos de inflexão é incrementado, o tempo de computação cresce exponencialmente, e os ganhos de taxa de transferência começam a diminuir. A alocação de potência, sob essas condições, deve ser ajustada de maneira precisa, uma vez que a precisão da reformulação afeta diretamente a eficiência da comunicação.

De particular interesse é o efeito da localização do vigia na trajetória do UAV e na dinâmica da alocação de potência. Quando o vigia está próximo ao conjunto de usuários, o UAV ajusta sua trajetória para otimizar o tempo de voo, muitas vezes reduzindo a distância percorrida entre os pontos de suspensão. Este comportamento pode ser interpretado como uma estratégia de evasão, onde o UAV minimiza o tempo de voo em áreas de risco, concentrando-se na comunicação com os usuários mais próximos ao vigia. Esta estratégia é fundamental para garantir que a comunicação se mantenha encoberta, ajustando a alocação de potência para reduzir a detectabilidade da transmissão.

Ao examinar a distribuição de potência ao longo do tempo, percebe-se que, em situações onde o vigia está próximo, o UAV aloca uma quantidade significativamente menor de potência para os usuários próximos ao vigia, devido à necessidade de reduzir o risco de detecção. Em contraste, quando o vigia está distante, a alocação de potência se distribui de forma mais equilibrada entre todos os usuários, uma vez que as restrições de cobertura de comunicação são menos rígidas. O tempo de suspensão do UAV também varia consideravelmente de acordo com a proximidade do vigia. Quando este está perto, o UAV tende a aumentar o tempo de suspensão ao redor dos usuários mais próximos, em um esforço para minimizar a quantidade de potência necessária para a comunicação, o que, por sua vez, reduz o risco de ser detectado pelo vigia.

A dinâmica da alocação de potência e da trajetória do UAV pode ser descrita como uma constante interação entre otimização do tempo de voo, alocação de potência e a necessidade de minimizar a possibilidade de detecção. À medida que a localização do vigia muda, o UAV deve ajustar sua estratégia para manter o equilíbrio entre eficiência energética e sigilo. Isso exige não apenas um controle preciso da trajetória do UAV, mas também uma análise contínua e ajuste das variáveis que afetam o desempenho do sistema. Esses ajustes são essenciais para garantir que a missão de comunicação encoberta seja bem-sucedida, mesmo em ambientes altamente monitorados.

Além disso, é importante considerar que a utilização de UAVs em ambientes de comunicação encoberta não se limita apenas à melhoria da alocação de potência ou otimização da trajetória. A interdependência entre a topologia de rede, as condições ambientais e as características dos usuários também desempenham um papel crucial na definição da estratégia de comunicação. A flexibilidade do UAV em adaptar sua trajetória, potência de transmissão e alocação de recursos dependendo do cenário pode ser vista como uma das principais vantagens dessa tecnologia. Esses ajustes contínuos garantem que, mesmo em face de um cenário dinâmico e imprevisível, a comunicação se mantenha segura e eficiente.

Como os Modelos de Gestão de Confiança Estão Transformando as Operações em Redes Veiculares Assistidas por UAVs

A gestão de confiança em redes veiculares assistidas por UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) surge como uma solução crucial para garantir a segurança e a eficácia das comunicações em ambientes descentralizados. Tradicionalmente, essas redes enfrentam o desafio de integrar veículos autônomos em um sistema interconectado, o que exige um modelo de confiança robusto para proteger contra comportamentos maliciosos e ataques cibernéticos. A implementação de tecnologias como o blockchain e algoritmos de inteligência artificial tem proporcionado avanços significativos nesse campo, mas também traz consigo desafios consideráveis que precisam ser superados.

O modelo TEBChain, que adota uma estrutura de blockchain em consórcio leve, oferece uma solução para registrar o comportamento anômalo de participantes em um livro razão descentralizado. Isso não apenas assegura a integridade dos dados, mas também facilita o rastreamento de veículos mal-intencionados por meio de uma assinatura threshold aprimorada do Boneh-Lynn Shacham. A vantagem desse modelo reside na sua capacidade de manter a integridade dos dados enquanto fornece um mecanismo de rastreabilidade que os modelos tradicionais de gestão de confiança não conseguem oferecer. Contudo, a complexidade e a demanda de recursos necessários para a manutenção da blockchain podem ser vistas como uma desvantagem considerável.

Outro exemplo interessante vem de Saleem et al., que propõem um modelo de gestão de confiança gráfico para redes veiculares com apoio de UAVs, utilizando um esquema de blockchain projetado de forma única. Essa abordagem combina gestão descentralizada de chaves com autenticação leve e acordos de chave, além de alavancar o sistema InterPlanetary File System (IPFS) para armazenar dados relacionados a eventos de tráfego. Com a implementação de contratos inteligentes, a segurança e a privacidade são ampliadas, enquanto o uso de técnicas como a Tolerância a Falhas Bizantinas Práticas (PBFT) e esteganografia aumenta a eficiência do sistema. A principal vantagem dessa abordagem é a preservação da privacidade e a segurança aprimorada, porém, a integração de múltiplas tecnologias pode aumentar a complexidade computacional, um aspecto que deve ser considerado.

Ademais, o modelo de gestão de confiança proposto por Dewanta e Mambo foca na utilização de computação em nevoeiro (fog computing) em áreas rurais, onde a infraestrutura centralizada é limitada. Nesse modelo, os veículos podem utilizar os recursos computacionais uns dos outros durante a viagem, o que reduz a dependência de uma infraestrutura centralizada. A confiança é estabelecida por meio de um método baseado em transações de preços de licitação (BPT), que limita ataques potenciais. Embora a ausência de uma infraestrutura centralizada seja uma grande vantagem, o método de licitação pode ser suscetível a manipulações por parte de participantes mal-intencionados.

A integração com a computação em borda (edge computing), proposta por Liu et al., é outra inovação importante, focada na utilização de UAVs para a realização de tarefas de computação de baixo custo e segurança. O modelo leva em conta métricas de confiança como a privacidade de localização, a eficácia na detecção de sequestros maliciosos e a capacidade de defesa contra ataques de buracos negros. A combinação de gestão de confiança com um modelo de custos, que avalia o consumo de energia e o custo de atraso do sistema de computação em borda, permite um equilíbrio entre segurança e eficiência. No entanto, a complexidade do modelo aumenta devido à necessidade de otimizar simultaneamente questões de segurança e de custos operacionais.

Quando se trata de inteligência artificial (IA), o modelo baseado em lógica fuzzy, desenvolvido por Soleymani et al., oferece uma solução interessante para lidar com incertezas e imprecisões nos dados. A lógica fuzzy melhora a precisão das decisões de confiança, ajustando-se dinamicamente às variáveis de ambiente e comportamento dos veículos. No entanto, para que o modelo funcione de maneira eficaz, a função de pertinência precisa ser extraída por meio de testes prévios, o que limita sua aplicabilidade imediata em cenários dinâmicos.

Por fim, Rashid et al. introduzem uma abordagem híbrida que combina inteligência artificial, algoritmos genéticos e otimização por enxame de grãos para gerenciar a confiança em uma rede veicular assistida por UAVs. O modelo otimiza o caminho de entrega de mensagens e a mobilidade dos UAVs, reduzindo atrasos e sobrecarga na rede. A desvantagem é que o processo de otimização pode ser computacionalmente intensivo e demorado, afetando a eficiência geral.

É importante observar que, apesar das vantagens oferecidas por esses modelos, os sistemas de gestão de confiança em redes veiculares assistidas por UAVs enfrentam desafios significativos, especialmente relacionados à alta taxa de falsos positivos. Isso ocorre devido à variabilidade da conectividade das UAVs, que pode ser interpretada erroneamente como comportamento malicioso, excluindo nós legítimos da rede e prejudicando a eficiência do sistema. Para lidar com isso, os pesquisadores estão desenvolvendo técnicas de limiares adaptativos para reduzir a taxa de falsos positivos e melhorar a precisão da detecção.

Outro desafio relevante é o consenso nos modelos de confiança. Devido à natureza descentralizada das redes veiculares assistidas por UAVs, alcançar um consenso sobre a confiabilidade de um nó ou uma peça de informação se torna uma tarefa complexa. Manter uma visão precisa e consistente da confiança em um ambiente dinâmico, com veículos e UAVs em constante movimento, exige modelos que possam lidar com mudanças rápidas na topologia da rede.

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