[論文レビュー] Adaptive Deployment for UAV-Aided Communication Networks

Zhe Wang, Lingjie Duan+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 8, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 17被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、リアルタイムでのユーザー分布に基づいて無人航空機（UAV）の位置を動的に調整する適応型UAV配置手法を提案する。Throughputや成功確率の最適化を図るための多数決ルールによる方向選択と、配置距離の最適化により、特に低〜中程度のユーザー密度下で、非適応型手法に比べ優れた性能を達成する。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicle (UAV) as an aerial base station is a promising technology to rapidly provide wireless connectivity to ground users. Given UAV's agility and mobility, a key question is how to adapt UAV deployment to best cater to the instantaneous wireless traffic in a territory. In this paper, we propose an adaptive deployment scheme for a UAV-aided communication network, where the UAV adapts its displacement direction and distance to serve randomly moving users' instantaneous traffic in the target cell. In our adaptive scheme, the UAV does not need to learn users' exact locations in real time, but chooses its displacement direction based on a simple majority rule by flying to the spatial sector with the greatest number of users in the cell. To balance the service qualities of the users in different sectors, we further optimize the UAV's displacement distance in the chosen sector to maximize the average throughput and the successful transmission probability, respectively. We prove that the optimal displacement distance for average throughput maximization decreases with the user density: the UAV moves to the center of the chosen sector when the user density is small and the UAV displacement becomes mild when the user density is large. In contrast, the optimal displacement distance for success probability maximization does not necessarily decrease with the user density and further depends on the target signal-to-noise ratio (SNR) threshold. Extensive simulations show that the proposed adaptive deployment scheme outperforms the traditional non-adaptive scheme, especially when the user density is not large.

研究の動機と目的

• 動的なトラフィック需要を伴うUAV支援ネットワークにおいて、ランダムに移動するユーザーを効率的にサービス提供する課題に対処すること。
• 静的または平均的なユーザー分布を仮定する非適応型UAV配置の限界を克服し、リアルタイムでのユーザー移動に応じた反応ができない問題を解決すること。
• リアルタイムの位置追跡を必要とせず、瞬時のユーザー分布に基づいてUAVが適応的に再配置できる仕組みを設計すること。
• さまざまなユーザー密度とSINR閾値下で、平均スループットまたは成功送信確率を最大化するためのUAVの配置距離を最適化すること。

提案手法

• 対象セルをM個の空間的セクタに分割し、多数決戦略を用いる：UAVはユーザー数が最も多いセクタへ移動する。
• UAVの配置距離を最適化問題として定式化し、平均スループットを最大化する。その結果、最適距離がユーザー密度の増加に伴い減少することを証明する。
• 成功確率最大化のため、最適配置距離をユーザー密度と目標SINR閾値の関数として導出する。非単調な挙動を示すことが判明する。
• ユーザー分布を均一なポアソン点過程（PPP）としてモデル化し、ユーザー接続確率の解析的表現を導出する。
• 確率的幾何学と条件付き確率を用いて、ユーザー数に基づく特定セクタ選択の確率を計算する。
• 漸近的解析を提供し、低密度および高密度のユーザー密度領域における本手法の挙動を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 移動環境下で瞬時の非一様なトラフィック需要を持つユーザーを効率的にサービス提供するため、UAVはどのようにして位置を動的に適応させるか？
• RQ2 リアルタイムのユーザー分布に応じて、平均ネットワークスループットを最大化するためのUAVの最適な移動方向と距離は何か？
• RQ3 成功送信確率を最大化するための最適配置距離は、ユーザー密度と目標SINR閾値にどのように依存するか？
• RQ4 さまざまなユーザー密度下で、本手法の適応型配置は非適応型配置に比べてどのように性能が優れているか？
• RQ5 ユーザー数と空間的分布に基づいて、UAVが特定のセクタを選択する解析的確率は何か？

主な発見

• 平均スループットの最大化のための最適配置距離は、ユーザー密度の増加に伴い減少し、ユーザー密度が低い場合にはUAVがターゲットセクタの中心へ移動することが判明する。
• ユーザー密度が高い場合には、UAVの配置変更が次第に穏やかになるため、大規模な再配置の必要性が低下することが示される。
• 成功確率最大化の観点から、最適配置距離はユーザー密度に単調に減少せず、目標SINR閾値に強く依存することが判明する。
• 広範なシミュレーションにより、本手法の適応型配置は、特にユーザー密度が大きくない場合に、従来の非適応型手法を上回ることが確認された。
• 漸近的解析により、低ユーザー密度下では、最も混雑したセクタを選択する確率が1/Mに近づくことが確認され、高密度下では、任意の非原点セクタの選択確率が1/M²に収束することが示された。
• ユーザー密度が増加するにつれて、UAVが原点（U₀）に留まる確率P(U=U₀)は急激に減少し、μ → ∞ の極限でP(U=U₀) → 0 となる。