Phrases
key enabling technologies
ubiqutous 普遍存在的
offload conventional cellular data
be suited to 適合於
received signal strength 接收信號強度
undergo 經歷，忍受
refractive indices 折射率
in the presence of 在…的情況下
gyroscope 陀螺儀
enable sth to operate with ***
in terms of 在… 方面
terrestrial 地球的，陸地的
To further suppress 爲了進一步抑制…
impose 給…加上
Abstract
UAV( unmmaned aerial vehicle) 在 mmWave communication下的 機遇 挑戰
主要涉及：
- 信道建模
- channel acquisition & precoder design
- UAV networks ( UAV-to BS, UAV- User communications & spectrum sharing)
UAV mmWave channel characteristics
- New channel models ( air-air, air- ground, air -sea)
- non-stationary channels (時域，空域都在變化）
- Airframe shadowing （機身自身的遮擋）
- Doppler effect （由於UAV高速移動造成的）
- 3D blockage models
說明了傳統的two -ray tacing model在不適用新場景
急需 城市密集環境下的信道建模
以及 考慮風雨等天氣情況下的信道傳播模型
UAV air-sea communication through the sea ducting layer
ducting layer是由於大氣不同折射率造成的一個類似圖1的導管層，使得信號只在這一層傳輸，就像光纖那樣(好神奇，可以通過什麼來改變折射率麼，造成空氣光纖？）
UAV channel acquisiton & precoder design
- 信道的相干時間變短—>快衰落—>信道估計
- 信道的path number /path directions…等等都會變， training methods/ tracking methods都得變
UAV channel estimation
由於UAV 的 random velocity以及mmWave的sparsity特性，pilot training 跟有效的transmitter dimension正相關，因此由於信道矩陣的低秩特性，可以運用 Fast Kalman 等方法進行信道估計
UAV fast beam training and tracking
現有的mmWave beam training 需要已知 信道初始狀態， 但在UAV場景下並不可得，另外的fast beam training method (文中提到的有分層 和僞隨機 暴力搜索的方法）
然後就展示了UAV beam tracking的場景，
說明了 UAV 的信道測量值 應該 跟UAV 的移動參數有關， 而這些移動參數可以通過UAV的陀螺儀得到
另外由於UAV的移動性， tracking的slots也要有限制
而且由於UAV一般配有GPS, BS可以將波束對準其所在的方向？？？（那這樣需要爲啥還要tracking呢？至少初始狀態知道）
由於 channel variation, mmWave的多徑分量 會改變， 因此abrupt change detection 和smart precoder design是重要的。
UAV mmWave cellular networks
UAV detection
文中提出了 ：
- Elevation angle estimation
- Vertical location (這個目前還沒比較好的方法， GPS不是可以是三維的座標麼）用氣壓計（文章後面提到了，真是好用啊）
- Delay spread & path loss measurement
- velocity estimaiton
UAV postioning
這個主要介紹了三種：
1）3GPP 標準裏的 通過時延來判別，對於高度來說精度不高
2）GNSS, 接收機複雜並且功耗大
3） 氣壓計
Interference
原因： UAV經常飛得很高，所以 對於蜂窩來說，可能多個蜂窩基站都會識別到他，因此會造成基站的干擾
改進措施： mmWave 的波束寬度 可以變窄，使得方向性更強，這方面也值得研究
User scheduling
（用戶調度）
Assumption: mmWave signals propogate mainly through LoS paths, 所以可以通過傳播方向來區分不同的用戶
利用不同波束間的正交性（這還跟天線數有關，因爲 天線數越多，波束越窄，分辨率越高），區分不同的用戶， 也即是說，不同的用戶 有不同的波束，這樣稱爲 beam -divison multiple access (BDMA).在BDMA系統中運用DPC( dirty precoding coding) 可以達到廣播信道的信道容量，這表明了傳輸容量僅僅跟用戶分組和用戶選擇有關
analog precoding (beam allocation)
Spectrum sharing
文中提出了 採用兩種不同的mmWave carrier frequency來傳遞data packets的方法
Conclusion
本文主要還是算review的，雖然已有一些成果，但是UAV場景下的挑戰主要還是信道模型的問題，不過這個ducting layer還是有意思啊~~最近看的文章都太短太簡單了（找時間精讀）