Smart grid is an intelligent power network featured by its two-way flows of electricity and information. With an integrated communication infrastructure, smart grid manages the operation of all connected components to provide reliable and sustainable electricity supplies. Many advanced communication technologies have been identified for their applications in different domains of smart grid networks. This paper focuses on wireless communication networking technologies for smart grid neighborhood area networks (NANs). In particular, we aim to offer a comprehensive survey to address various important issues on implementation of smart grid NANs, including network topology, gateway deployment, routing algorithms, and security. We will identify four major challenges for the implementation of NANs, including timeliness management, security assurance, compatibility design, and cognitive spectrum access, based on which the future research directions are suggested.

The advantages of Low Earth Orbit (LEO) satellite navigation in addressing the increasing demand for high-precision and universally accessible positioning have garnered widespread attention. Our work builds upon our previous development of the Zadoff-Chu non-orthogonal multiple access (ZC-NOMA) waveform for integrated communication and navigation (ICAN). Expanding on this foundation, we conceive the ICAN-oriented multi-satellite asynchronous transmission (ICAN-MSAT) framework, which allows users to concurrently receive communication and navigation signals from multiple satellites without synchronization, thus increasing communication flexibility and leveraging the geometric distribution and robust signals of LEO satellite constellations to enhance navigation performance. Within the ICAN-MSAT framework, we propose a novel multi-satellite asynchronous transmission oriented subcarrier and power allocation (MSASP) algorithm to manage mutual interference between communication and navigation components and inter-satellite interference (INSI) caused by asynchronous transmission, with the latter often overlooked in most existing work. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm meets the performance requirements of both navigation and communication, achieving higher communication rates under the same navigation accuracy constraints compared to current benchmarks.

Due to high flexible deployment and enhanced transmission capabilities, unmanned aerial vehicle (UAV) has attracted significant attention in recent years. UAV can serve as base station to provide communication coverage for emerging internet of things (IoT) in hot-spot areas. Stable topology plays an important role in improving connection and efficiency of UAV-IoT networks. However, when UAV-IoT nodes fail, network topology is destoryed and reconstruction becomes a formidable challenge, particularly in extremely harsh scenarios. Traditional topology reconstruction schemes predominantly rely on node movement to restore network connectivity, which neglect the performances of UAV-IoT networks. To remain stability and promote performances simultaneously, this paper proposes a distributed resource scheduling topology reconstruction (DRSTR) scheme, where both connectivity and throuphput of UAV nodes are jointly considered. Then, an optimization problem combining topology reconstruction and resource allocation is presented under the constraints of UAV-IoT nodes' quality of service (QoS) requirements. Since the difficulty in solving the problem, the original problem is divided into three sub-optimal issues and an iterative approach is introduced to approximate the global optimal solution. Numerical results show that the proposed shceme achieves higher performances in UAV-IoT networks, compared to the traditional topology reconstruction shcemes.