[論文レビュー] Cellular-Enabled UAV Communication: A Connectivity-Constrained Trajectory Optimization Perspective

Shuowen Zhang, Yong Zeng+1 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 63被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、地上基地局（GBS）を介した信頼性の高い通信を維持しながら、ミッション完了時間を最小化するための接続性制約付き軌道最適化フレームワークを提案する。グラフ理論と凸最適化を活用することで、柔軟な複雑度-性能トレードオフを実現する多項式時間アルゴリズムを設計し、飛行中における最小SINR要件を満たす。

ABSTRACT

Integrating the unmanned aerial vehicles (UAVs) into the cellular network is envisioned to be a promising technology to significantly enhance the communication performance of both UAVs and existing terrestrial users. In this paper, we first provide an overview on the two main paradigms in cellular UAV communications, i.e., cellular-enabled UAV communication with UAVs as new aerial users served by the ground base stations (GBSs), and UAV-assisted cellular communication with UAVs as new aerial communication platforms serving the terrestrial users. Then, we focus on the former paradigm and study a new UAV trajectory design problem subject to practical communication connectivity constraints with the GBSs. Specifically, we consider a cellular-connected UAV in the mission of flying from an initial location to a final location, during which it needs to maintain reliable communication with the cellular network by associating with one GBS at each time instant. We aim to minimize the UAV's mission completion time by optimizing its trajectory, subject to a quality-of-connectivity constraint of the GBS-UAV link specified by a minimum receive signal-to-noise ratio target. To tackle this challenging non-convex problem, we first propose a graph connectivity based method to verify its feasibility. Next, by examining the GBS-UAV association sequence over time, we obtain useful structural results on the optimal UAV trajectory, based on which two efficient methods are proposed to find high-quality approximate trajectory solutions by leveraging graph theory and convex optimization techniques. The proposed methods are analytically shown to be capable of achieving a flexible trade-off between complexity and performance, and yielding a solution that is arbitrarily close to the optimal solution in polynomial time. Finally, we make concluding remarks and point out some promising directions for future work.

研究の動機と目的

• 長距離ミッション中にUAVの信頼性の高いセルラー通信接続を維持する課題に対処する。
• ミッション完了時間を最小化するようにUAV軌道を最適化するが、常に最も良好なLoSチャネルを持つ近隣GBSへの継続的接続を保証する。
• 飛行中全期間にわたりGBS-UAVリンクに最小要件SINRを満たす。
• 実用的導入を想定し、計算複雑度と性能のバランスを取った効率的アルゴリズムを開発する。

提案手法

• 接続性およびSINR制約を含む非凸最適化問題として軌道設計を定式化する。
• 任意の二点間の接続性を確認するため、同等のグラフを用いた妥当性検証手法を導入する。
• 時間経過に伴うGBS接続シーケンスに基づいて最適軌道の構造的性質を導出する。
• 二つの効率的アルゴリズムを提案：一つはグラフ理論に基づき、もう一つは凸最適化を用いる。両者とも、任意に最適解に近い解を達成可能である。
• GBSカバレッジ領域の境界における量子化された点を用いて、基地局間の最適スイッチングポイントを近似する。
• 角度分解能および最大距離ずれを含む幾何的議論を用いて、部分最適性ギャップの上限を求める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAV軌道をどのように最適化すれば、ミッション時間の最小化と同時にセルラーネットワークへの信頼性の高い接続を維持できるか？
• RQ2 接続性およびSINR制約下での最適軌道の構造的性質は何か？
• RQ3 低複雑度のアルゴリズムが多項式時間内で近似最適性能を達成できるか？
• RQ4 GBSカバレッジ境界の量子化は、最適解からの性能ギャップにどのように影響するか？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、多項式時間内で最適軌道に任意に近い解を達成する。
• 部分最適性ギャップは $ 4(M-1)\bar{d}\sin\left(\frac{\pi}{4(Q-1)}\right) $ で上限が与えられ、ここで $ M $ は使用するGBSの最大数、$ Q $ は境界あたりの量子化点数である。
• 本手法は、各時刻に最良のGBSを動的に選択することで、ミッション全体にわたり最小要件SINRを満たす。
• 数値結果から、ミッション完了時間および接続性信頼性の両面で、ベンチマーク手法に比べ優れた性能を示す。
• グラフベースの接続性検証による妥当性チェックにより、最適化プロセス中に非妥当な軌道を効率的に除外できる。
• GBS接続シーケンスに関する構造的インサイトにより、探索空間を顕著に削減でき、スケーラブルな展開が可能になる。