[論文レビュー] Cellular UAV-to-X Communications: Design and Optimization for Multi-UAV Networks

Shuhang Zhang, Hongliang Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2018

UAV Applications and Optimization被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、複数のUAVを備えたUAVセルラー通信網における協調型UAVセンスアンドセンドプロトコルを提案し、U2IおよびU2U通信を可能にすることで、サブチャンネル割り当てとUAV速度の最適化を実現し、反復的ISASOAアルゴリズムにより、グリーディアルゴリズムよりも10%高い上行リンク合計スループットを達成する。

ABSTRACT

In this paper, we consider a single-cell cellular network with a number of cellular users (CUs) and unmanned aerial vehicles (UAVs), in which multiple UAVs upload their collected data to the base station (BS). Two transmission modes are considered to support the multi-UAV communications, i.e., UAV-to-infrastructure (U2I) and UAV-to-UAV (U2U) communications. Specifically, the UAV with a high signal to noise ratio (SNR) for the U2I link uploads its collected data directly to the BS through U2I communication, while the UAV with a low SNR for the U2I link can transmit data to a nearby UAV through underlaying U2U communication for the sake of quality of service. We first propose a cooperative UAV sense-and-send protocol to enable the UAV-to-X communications, and then formulate the subchannel allocation and UAV speed optimization problem to maximize the uplink sum-rate. To solve this NP-hard problem efficiently, we decouple it into three sub-problems: U2I and cellular user (CU) subchannel allocation, U2U subchannel allocation, and UAV speed optimization. An iterative subchannel allocation and speed optimization algorithm (ISASOA) is proposed to solve these sub-problems jointly. Simulation results show that the proposed ISASOA can upload 10\% more data than the greedy algorithm.

研究の動機と目的

• U2I信号対雑音比（SNR）が低いセル端部に位置するUAVの上行リンクデータレートが低いという課題に対処する。
• 共有スペクトル環境下で、直接U2I送信とリレータイプのU2U通信を統合することにより、効率的なデータオフロードを実現する。
• 複数のUAVとセルラー端末を有するセル1つのセルラー通信網において、サブチャンネル割り当てとUAV速度の共同最適化を通じて、上行リンク合計スループットを最大化する。
• 共同リソース管理と移動制御に起因するNP困難な最適化問題を解く低複雑度かつ収束保証付きのアルゴリズムを開発する。
• 低U2I SNRを持つUAVのQoSを、高SNRのUAVをリレータンスとして活用し、下位U2U通信を用いることで確保する。

提案手法

• U2I SNRに応じて、直接U2I送信かU2Uリレータンスのどちらを選ぶかを決定できる協調型UAVセンスアンドセンドプロトコルを提案する。
• 上行リンク合計スループットを最大化するための、サブチャンネル割り当てとUAV速度の共同最適化問題を定式化し、下位U2U、U2I、およびCU伝送における干渉を考慮する。
• NP困難な問題を3つの部分問題に分解する：U2IおよびCUのサブチャンネル割り当て、U2Uのサブチャンネル割り当て、UAV速度最適化。
• 反復的最適化を用いて部分問題を共同で解く、反復的サブチャンネル割り当てと速度最適化アルゴリズム（ISASOA）を設計し、収束保証を有する。
• 最適化において2値変数の連続的緩和を用い、最適解が常に2値（0または1）に限定されることを証明することで、サブチャンネル割り当ての実用的導入を保証する。
• 異なる伝搬チャネルをモデル化する：空中から地上（U2I）、空中から空中（U2U）、地上から地上（CU）、それぞれに異なるパスロスおよびシャドウイング効果を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数UAVを有するセルラー通信網において、U2IおよびU2U伝送モードが混在する環境で、UAV-X通信をどのように効率的に支援できるか？
• RQ2 共有スペクトル環境下で、干渉を最小限に抑えつつ上行リンク合計スループットを最大化する最適なサブチャンネル割り当て戦略は何か？
• RQ3 UAVの移動性（速度）は、UAVセンシング応用におけるデータオフロード性能とネットワークスループットにどのように影響を与えるか？
• RQ4 サブチャンネル割り当てとUAV速度の共同最適化は、グリーディー法や非最適化手法と比較して顕著な性能向上を達成できるか？
• RQ5 提案された最適化問題は取り扱い可能であり、収束保証付きで効率的に解けるか？

主な発見

• 提案されたISASOAアルゴリズムは、グリーディーなサブチャンネル割り当てアルゴリズムと比較して、約10%高い上行リンク合計スループットを達成する。
• タスク完了時間制約が厳しくなるほど上行リンク合計スループットが低下するため、データレートと遅延のトレードオフが生じていることが示された。
• 3次元マッチング（3-DM）問題への還元により、共同最適化問題のNP困難性が証明され、計算複雑性が確認された。
• サブチャンネル割り当ての最適解は2値（0または1）に限定され、感度解析により非整数解が最適でないことが証明された。
• 低U2I SNRを持つUAVは、高SNRのUAVを介したU2Uリレータンスにより顕著な利点を得ており、より高いデータレートを達成できる。
• ISASOAの性能向上効果は、UAVの最大速度に依存せず一貫しており、ISASOAとグリーディアルゴリズムとの間のスループットギャップは約10%で安定している。