[論文レビュー] Backhaul-Aware Placement of a UAV-BS with Bandwidth Allocation for User-Centric Operation and Profit Maximization

Cihan Tugrul Cicek, Tugser Kutlu+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2018

UAV Applications and Optimization被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、ユーザー中心のQoEを確保しながらサービス収益性を最大化するため、UAV-BSのバックホールに配慮した3次元配置および帯域幅割り当て戦略を提案する。混合整数非線形計画（MINLP）問題として定式化し、効率的な探索アルゴリズムを提案することで、複数のデータレートティアを提供することで、ユーザーのQoEとプロバイダーの利益の両方が向上することを示した。

ABSTRACT

Addressing the Quality-of-Service (QoS) requirements of users is crucial for service providers to improve the network performance. Furthermore, the transformation from the network-centric to user-centric service paradigm requires service providers to focus on improving the Quality-of-Experience (QoE) which is expected to become an important objective in Next Generation Cellular Networks (NGCNs). Managing QoE is not only a technical issue but also a marketing ability to improve profitability. An efficient strategy to improve the profitability is to apply price differentiation for different service levels. Unmanned Aerial Vehicle Base Stations (UAV-BSs) are envisioned to be an integral component of NGCNs and they create opportunities to enhance the capacity of the network by dynamically moving the supply towards the demand while facilitating services that cannot be provided via other means efficiently. However, building a reliable wireless backhaul link via optimized resource allocation is a key issue for the placement of UAV-BSs. In this paper, we consider a UAV-BS and a terrestrial network of Macro-cell Base Stations (MBSs) that the UAV-BS rely on for backhauling. The problem is to determine the 3D location of the UAV-BS and the bandwidth allocations to each user to maximize the profitability of service provided in terms of achievable data rate levels. We develop a Mixed Integer Non-Linear Programming (MINLP) formulation of the problem. To overcome the high complexity, we propose a novel search algorithm that is very efficient in terms of solution quality and time. The analysis performed through numerical evaluations reveal that offering multiple data rate options to users improves the QoE and at the same time allows the service providers to increase the total profit.

研究の動機と目的

• 次世代セルラー通信ネットワークにおけるUAV-BSの信頼性の高い無線バックホールを確保すると同時に、ユーザーのQoS要件を満たす挑戦に取り組むこと。
• 収益性の駆動要因としてのQoEを最適化することで、ネットワーク中心のアプローチからユーザー中心のサービスパラダイムにシフトすること。
• 達成可能なデータレートレベルに基づく価格差別化を通じて、サービスプロバイダーの収益性を最大化すること。
• バックホール容量制約下で、UAV-BSの3次元位置と各ユーザーごとの帯域幅割り当てを同時に最適化すること。
• 複雑なMINLP定式化における共同配置およびリソース割り当て問題を解く計算効率の高いソリューションを開発すること。

提案手法

• バックホール容量制約を伴う混合整数非線形計画（MINLP）問題として、UAV-BSの配置および帯域幅割り当てを定式化すること。
• UAV-BSから地上のマクロ基地局（MBS）へのバックホールリンクを、主要な性能ボトルネックとしてモデル化すること。
• 高い複雑性を有するMINLP問題を効率的に解くための新規探索アルゴリズムを設計し、優れた解の品質と高速な実行速度を達成すること。
• ユーザー固有のデータレート目標をサービスティアとして統合することで、価格差別化と利益最大化を可能にすること。
• ユーザーごとの達成可能なデータレートを、QoEおよび収益性評価の主な指標として使用すること。
• 実際の無線伝搬特性およびバックホール容量制約下でシステムを評価し、実用的妥当性を確保すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バックホール容量は、ユーザー中心ネットワークにおけるUAV-BSの最適3次元配置および帯域幅割り当てにどのように影響するか？
• RQ2 複数のデータレートティアを提供することで、ユーザーのQoEおよびサービスプロバイダーの収益性はどの程度向上するか？
• RQ3 UAV-BS展開において、QoE向上とバックホールリソース利用の間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ4 提案された探索アルゴリズムは、ベースライン手法と比較して、複雑なMINLP定式化を解く際にどの程度効果的か？
• RQ5 UAV-BSの位置と帯域幅割り当てを共同で最適化することは、従来のアプローチと比較して、より高い利益をもたらすか？

主な発見

• 提案されたUAV-BSの3次元配置と帯域幅割り当ての共同最適化により、カスタマイズされたデータレートティアの提供が可能となり、ユーザーのQoEが顕著に向上した。
• 複数のデータレートオプションを提供することで、サービスプロバイダーの総収益が増加し、効果的な価格差別化が可能になった。
• 新規探索アルゴリズムは、低い計算時間で高い解の品質を達成しており、リアルタイム展開に適している。
• バックホール容量制約は、最適なUAV-BSの位置と帯域幅割り当てに強く影響を与え、設計段階での統合が不可欠である。
• 数値的評価により、提案手法が最適化されていない、または単一レートティア戦略よりもQoEおよび収益性の両面で優れていることが確認された。