Wireless Network Demands of Data Products from Small Uncrewed Aerial Systems at Hurricane Ian

要約

ハリケーン イアン (2022 年) で収集されたデータは、小型の無人航空機システム (UAS)、またはドローンがネットワーク通信インフラストラクチャに課す要求を定量化し、現場のギャップを特定します。
ハリケーン カトリーナ (2005 年) 以降、災害対応のためにドローンがますます使用されるようになりましたが、ドローンからのデータをインシデント コマンド全体で適切な意思決定者にタイムリーに取得することには問題がありました。
これらの遅延は、米国などの国がワイヤレス インフラストラクチャ、迅速に展開可能なノード、および商用衛星ソリューションの増加に多額の投資を行っているにもかかわらず、持続しています。
ハリケーン イアンは、通信のニーズと機能のミスマッチを示すケース スタディです。
対応の最初の 4 日間で、フロリダ州 FL-UAS1 の指揮の下、9 つのドローン チームが 34 のミッションを飛行し、636 GB のデータを生成しました。
チームは 6 つの異なるワイヤレス通信ネットワークにアクセスできましたが、関連機関がデータを利用できるようにするために、データを最も近い無傷の緊急オペレーション センターに物理的に転送する必要がありました。
不一致の分析は、災害時のドローンのデータから意思決定までのワークフローのモデルに貢献し、ワークフロー全体のワイヤレス ネットワーク通信要件を 5 つの要因で定量化します。
ハリケーン Harvey (2017) と Michael (2018) の分析から、可用性、帯域幅、バースト性、および空間分布の 4 つの要因が以前に特定されました。
この作品は、アップロード速度を 5 番目の属性として追加します。
この分析は、ドローンの設計とエッジ コンピューティング スキームを改善するだけでなく、ワイヤレス通信の研究開発にも役立つことが期待されています。

要約(オリジナル)

Data collected at Hurricane Ian (2022) quantifies the demands that small uncrewed aerial systems (UAS), or drones, place on the network communication infrastructure and identifies gaps in the field. Drones have been increasingly used since Hurricane Katrina (2005) for disaster response, however getting the data from the drone to the appropriate decision makers throughout incident command in a timely fashion has been problematic. These delays have persisted even as countries such as the USA have made significant investments in wireless infrastructure, rapidly deployable nodes, and an increase in commercial satellite solutions. Hurricane Ian serves as a case study of the mismatch between communications needs and capabilities. In the first four days of the response, nine drone teams flew 34 missions under the direction of the State of Florida FL-UAS1, generating 636GB of data. The teams had access to six different wireless communications networks but had to resort to physically transferring data to the nearest intact emergency operations center in order to make the data available to the relevant agencies. The analysis of the mismatch contributes a model of the drone data-to-decision workflow in a disaster and quantifies wireless network communication requirements throughout the workflow in five factors. Four of the factors-availability, bandwidth, burstiness, and spatial distribution-were previously identified from analyses of Hurricanes Harvey (2017) and Michael (2018). This work adds upload rate as a fifth attribute. The analysis is expected to improve drone design and edge computing schemes as well as inform wireless communication research and development.

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