[論文レビュー] 3D Trajectory Optimization in Rician Fading for UAV-Enabled Data Harvesting

Changsheng You, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 36被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、Rician fadingチャネルにおけるUAVを用いたデータ収集のための3次元軌道最適化フレームワークを提案する。有効フェージング電力は非凸性を扱うためにロジスティック関数を用いて近似される。本手法は、ブロック座標降下と逐次凸近似（SCA）を用い、UAVのスケジューリング、水平方向軌道、垂直方向軌道を同時に最適化することで、現実的なフェージング条件下でLoSのみのモデルに比べ優れたデータ収集レートを達成する。

ABSTRACT

In this paper, we consider a UAV-enabled WSN where a flying UAV is employed to collect data from multiple sensor nodes (SNs). Our objective is to maximize the minimum average data collection rate from all SNs subject to a prescribed reliability constraint for each SN by jointly optimizing the UAV communication scheduling and three-dimensional (3D) trajectory. Different from the existing works that assume the simplified line-of-sight (LoS) UAV-ground channels, we consider the more practically accurate angle-dependent Rician fading channels between the UAV and SNs with the Rician factors determined by the corresponding UAV-SN elevation angles. However, the formulated optimization problem is intractable due to the lack of a closed-form expression for a key parameter termed effective fading power that characterizes the achievable rate given the reliability requirement in terms of outage probability. To tackle this difficulty, we first approximate the parameter by a logistic ('S' shape) function with respect to the 3D UAV trajectory by using the data regression method. Then the original problem is reformulated to an approximate form, which, however, is still challenging to solve due to its non-convexity. As such, we further propose an efficient algorithm to derive its suboptimal solution by using the block coordinate descent technique, which iteratively optimizes the communication scheduling, the UAV's horizontal trajectory, and its vertical trajectory. The latter two subproblems are shown to be non-convex, while locally optimal solutions are obtained for them by using the successive convex approximation technique. Last, extensive numerical results are provided to evaluate the performance of the proposed algorithm and draw new insights on the 3D UAV trajectory under the Rician fading as compared to conventional LoS channel models.

研究の動機と目的

• UAVを用いたWSNにおける全センサーノードの最小平均データ収集レートを、信頼性制約のもとで最大化すること。
• 有効フェージング電力の閉形式が存在しないことによる、Ricianフェージングチャネルにおける3次元軌道最適化の非 tractability（取り扱いにくさ）に対処すること。
• UAV-センサーノード（SN）の高度角を関数としてRician因子をモデル化し、現実的な都市・準都市環境下の伝搬状態を反映すること。
• UAV通信スケジューリング、水平方向軌道、垂直飛行プロファイルを同時に最適化可能な取り扱いやすいアルゴリズムを開発すること。
• 実際のフェージング環境下で、従来の2次元LoSのみのモデルに比べ、3次元軌道設計がもたらす性能向上を実証すること。

提案手法

• データ回帰を用いて、Ricianチャネルにおける有効フェージング電力をロジスティック（S字型）関数で近似することで、取り扱いやすい最適化を可能にする。
• 元の非凸問題を、反復的最適化に適した近似形式に再定式化する。
• ブロック座標降下を用い、通信スケジューリング、水平方向軌道、垂直方向軌道の3つの部分問題を逐次最適化する。
• 非凸な水平および垂直方向軌道部分問題を、逐次凸近似（SCA）を用いて局所的に解く。
• SCAを用いて、レート式の凸下界を導出し、最適解への収束を保証する。
• 高度に関するLoS成分関数の凹性に基づき、レート制約の凸緩和を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Ricianフェージング下において、3次元軌道最適化は2次元LoSのみのモデルに比べ、UAVを用いたWSNにおけるデータ収集レートをどのように向上させるか？
• RQ2 UAV-SN高度角を関数として、ロジスティック関数はRicianチャネルにおける有効フェージング電力を正確に近似できるか？
• RQ3 実際のフェージング環境下で、垂直飛行プロファイルは信頼性およびデータレートにどのような影響を与えるか？
• RQ4 提案されたアルゴリズムは、マルチセンサーシナリオにおいて、データ収集の公平性とシステムスループットのバランスをどのようにとるか？
• RQ5 現実的なフェージング環境下で、軌道の複雑さ、計算コスト、性能向上の間にはどのような主要なトレードオフがあるか？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、マルチパスフェージングが顕著な都市的環境において、従来の2次元LoSのみの軌道設計よりも高い最小平均データ収集レートを達成する。
• 3次元軌道設計により、高度の適応によるリンク品質制御が可能となり、センサーノード間での公平性が顕著に向上する。
• 有効フェージング電力のロジスティック近似は、実測チャネルデータとよく一致し、正確で効率的な最適化を可能にする。
• 垂直方向軌道最適化は、遮蔽確率が高い地域では、固定高度設計に比べて顕著な性能向上をもたらす。
• 逐次凸近似（SCA）アプローチは信頼性高く収束し、実用的性能が優れた部分最適解を提供する。
• 数値結果により、Ricianフェージングモデルは理想的なLoSモデルに比べ、より保守的かつ現実的な性能予測を提供することが確認された。