[論文レビュー] Downlink Interference Management in Dense Interference-Aware Drone Small Cells Networks Using Mean-Field Game Theory

Zihe Zhang, Lixin Li+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 7被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、ダウンリンク干渉を低減し、信号対干渉加算ノイズ比（SINR）を向上させるために、密度の高いドローン小型基地局（DSC）における分散型高度制御方式を、平均場ゲーム（MFG）に基づいて提案する。各DSCの高度調整を大規模集団ゲームにおける戦略的意思決定としてモデル化することで、連立されたハミルトニアン・ジョビ・ベルマン（HJB）方程式とフォッカー・プランク・コルモゴロフ（FPK）方程式を導出し、差分法を用いた上流スキームにより解くことで、一様および静的制御方針を上回る優れたSINR性能を達成した。

ABSTRACT

The use of drone small cells (DSCs) has recently drawn significant attentions as one key enabler for providing air-to-ground communication services in various situations. This paper investigates the co-channel deployment of dense DSCs, which are mounted on captive unmanned aerial vehicles (UAVs). As the altitude of a DSC has a huge impact on the performance of downlink, the downlink interference control problem is mapped to an altitude control problem in this paper. All DSCs adjust their altitude to improve the available signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). The control problem is modeled as a mean-field game (MFG), where the cost function is designed to combine the available SINR with the cost of altitude controling. The interference introduced from a big amount of DSCs is derived through a mean-field approximation approach. Within the proposed MFG framework, the related Hamilton-Jacobi-Bellman and Fokker-Planck-Kolmogorov equations are deduced to describe and explain the control policy. The optimal altitude control policy is obtained by solving the partial differential equations with a proposed finite difference algorithm based on the upwind scheme. The simulations illustrate the optimal power controls and corresponding mean field distribution of DSCs. The numerical results also validate that the proposed control policy achieves better SINR performance of DSCs compared to the uniform control scheme.

研究の動機と目的

• 都市環境で運用される超高密度かつ重複配置のドローン小型基地局（DSC）における周波数共用ダウンリンク干渉の課題に対処すること。
• 各DSCがSINRを最大化するとともにエネルギーコストを最小化するように高度を最適化する分散型高度制御問題を、平均場ゲーム（MFG）としてモデル化すること。
• 平均場近似下での最適制御方策を特徴付ける前向き・後向き方程式（HJBおよびFPK）を導出し、解くこと。
• シミュレーションを通じて、提案アルゴリズムの性能を静的および一様速度制御ベンチマークと比較して検証すること。
• 中央集権的制御のオーバーヘッドを低減するため、オフラインかつ分散的に実行可能であることを保証することで、実用的導入を可能にすること。

提案手法

• DSCネットワークを平均場ゲーム（MFG）としてモデル化し、各DSCをSINRを向上させるために高度を最適化するプレーヤーとして扱う。
• 大規模なDSC群からの総合干渉を連続的分布として表現するため、平均場近似（MFA）を用いる。
• 最適制御方策と平均場の時間発展を特徴付ける、連立されたハミルトニアン・ジョビ・ベルマン（HJB）方程式とフォッカー・プランク・コルモゴロフ（FPK）方程式を導出する。
• HJBおよびFPKの偏微分方程式を数値的に解くために、上流スキームに基づく差分法を適用する。
• SINR向上と高度制御のエネルギーコストの両立を図るためのコスト関数を設計し、調整パラメータαおよびηを用いてトレードオフを制御する。
• 各DSCが現在の高度と推定された平均場に基づいて速度を調整する分散制御方策を実装することで、オフラインかつ非集中型の実行を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 空間的・時間的変動が著しい高密度の周波数共用ドローン小型基地局（DSC）ネットワークにおいて、ダウンリンク干渉を効果的に管理する方法は何か？
• RQ2 大規模かつ分散型の展開において、SINRの向上とエネルギーコストの両立を図る最適な動的高度制御方策は何か？
• RQ3 大規模な数のDSCが存在する高密度都市環境において、平均場近似は干渉をどれほど正確に表現できるか？
• RQ4 提案されたMFGに基づく制御方策は、静的および一様速度制御方式と比較して、平均SINRの観点でどの程度の性能向上を達成するか？
• RQ5 提案されたアルゴリズムは、リアルタイムでの中央集権的制御を要せず、分散的かつオフラインで実装可能か？

主な発見

• 提案されたMFGに基づく高度制御方策は、静的戦略および一様速度制御ベンチマークと比較して、顕著に高い平均SINRを達成した。
• 平均場分布は時間とともに変化し、DSCは経路損失を低減し、リンク品質を向上させるために徐々に高い高度から低い高度へと降下していく。
• 最適な速度制御方策は時間経過とともに減少傾向を示しており、干渉が増加するにつれてより多くのDSCが低い高度に集約するため、降下速度が減少していることを示している。
• 1020mにおけるDSCの確率分布は終盤にかけてわずかに増加している一方、1080mにおける分布は初期には安定していたが後に減少し、低高度への動的収束を反映している。
• 上流スキームに基づく差分法アルゴリズムは、連立HJBおよびFPK方程式の安定解にうまく収束し、実用的実装を可能にした。
• アルゴリズムは分散的かつオフラインで実行可能であり、中央集権的制御の必要性を低減し、高密度DSCネットワークにおける実世界への導入に適している。