For long-distance flying, drones often need to charge their battery at quick battery-charging machines (QCMs) because of their limited battery capacity. If a drone individually chooses a QCM without any coordination, a drone network may experience QCM congestion when multiple drones select the same QCM. This QCM congestion may lead to an increasing drone traffic delay. In order to solve this problem, we propose a cloud-based drone navigation (CBDN) system for efficient drone battery charging in drone networks. In order to achieve this goal, the CBDN gathers drone traffic information and determines efficient drone routes so as to minimize the overall QCM congestion level for drone battery charging using cloud-based management. Our key idea is to find globally coordinated drone routes so as to minimize the total traffic delay in a drone network by reducing the overall QCM congestion level. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed system, we evaluated the performance of CBDN by simulating a drone network under various network conditions. The simulation results show that CBDN is more efficient than the existing shortest-path-based drone route planning algorithms in terms of end-to-end traffic delay and QCM average utilization.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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