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Anti-Jamming Trajectory and Power Design for Cognitive UAV Communications

机译：认知UAV通信的防堵干扰轨迹和功率设计

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This paper studies the anti-jamming issue for cognitive unmanned aerial vehicle (UAV) communication networks. We aim to maximize the throughput of information collection in sensitive areas or unmanned areas of military borders by optimizing the UAV trajectory and the secondary transmitters (STs)' transmit power, in the presence of malicious jammers with imperfect location information. However, the optimization problem is challenging to solve due to the non-convexity. To overcome this difficulty, we propose a throughput maximization algorithm with the aid of block coordinate descent (BCD) method, successive convex approximation (SCA) technique, and $S$-procedure. Numerical results show that our proposed algorithm significantly improves the system throughput compared with the benchmark algorithms, and simultaneously achieves effective anti-jamming.
机译：本文研究了认知无人机（UAV）通信网络的抗干扰问题。 我们的目标是通过优化UAV轨迹和二次发射机（STS）在存在不完美信息信息的情况下，通过优化无人机轨迹和二次发射机（STS）传输功率来最大限度地提高敏感区域或无人机领域的无人机区域的吞吐量。 然而，优化问题是由于非凸起而解决的挑战。 为了克服这种困难，我们提出了一种借助于块坐标阶段（BCD）方法，连续凸近似（SCA）技术的吞吐量最大化算法，以及 $ s $ -程序。 数值结果表明，与基准算法相比，我们所提出的算法显着提高了系统吞吐量，同时实现了有效的抗干扰。

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