[論文レビュー] Energy Efficiency Optimization for NOMA UAV Network with Imperfect CSI

Haijun Zhang, Jianmin Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2020

UAV Applications and Optimization参考文献 37被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、不完全なチャネル状態情報（CSI）を伴うNOMA対応UAVネットワークにおけるサブオプティマルなリソース割り当て方式を提案する。差分凸（DC）プログラミングによるユーザースケジューリングと逐次凸近似（SCA）による電力割り当てを組み合わせた手法であり、OFDMAに比べて最大34%高いエネルギー効率を達成し、推定誤差が大きい状況下でもFTPAに比べ19.7%優れた性能を示す。これにより、CSIの不完全性およびホバーポイントの変動に対して高いロバスト性を示す。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are developing rapidly owing to flexible deployment and access services as air base stations. However, the channel errors of low-altitude communication links formed by mobile deployment of UAVs cannot be ignored. And the energy efficiency of the UAVs communication with imperfect channel state information (CSI) hasnt been well studied yet. Therefore, we focus on system performance optimization in non-orthogonal multiple access (NOMA) UAV network considering imperfect CSI between the UAV and users. A suboptimal resource allocation scheme including user scheduling and power allocation is designed for maximizing energy efficiency. Because of the nonconvexity of optimization function with an probability constraint for imperfect CSI, the original problem is converted into a non-probability problem and then decoupled into two convex subproblems. First, a user scheduling method is applied in the two-side matching of users and subchannels by the difference of convex programming. Then based on user scheduling, the energy efficiency in UAV cells is optimized through a suboptimal power allocation algorithm by successive convex approximation method. The simulation results prove that the proposed algorithm is effective compared with existing resource allocation schemes.

研究の動機と目的

• 低高度の空中から地上へのリンクにおける小スケール fading に起因する不完全なCSIを伴うNOMAベースのUAVネットワークにおけるエネルギー効率最適化の課題に対処する。
• 不完全なCSIに対する確率的制約を伴うエネルギー効率最適化問題の非凸性を克服する。
• ユーザースケジューリングと電力割り当ての共同最適化問題を、解釈可能な2つの凸部分問題に分解する。
• UAVの移動性、電力制限、メガユーザーへのインタフェンスといった実用的制約を考慮したサブオプティマルなアルゴリズムを設計する。
• さまざまなチャネル推定誤差とホバーパowerの下で、FTPA や OFDMA といった既存手法と比較して優れたエネルギー効率を示すことを実証する。

提案手法

• 確率的CSI制約を含む元の非凸最適化問題を、問題構造を簡素化するための決定的かつ確率論的でない形に変換する。
• ユーザーのサブチャンネルへのマッチングを電力比例係数に基づいて行うことで、差分凸（DC）プログラミングを用いてユーザースケジューリング問題を解く。
• 非凸な電力割り当て問題を繰り返し凸近似（SCA）により凸化し、効率的な数値的解法を可能にする。
• 共同最適化を2段階の逐次的ステップに分離する：まずDCプログラミングによるユーザースケジューリング、次にSCAによる電力割り当て。収束を保証する。
• UAV送信電力、最大ホバーパワー、アウトージ確率の制約を組み込み、現実的なシステム制限をモデル化する。
• ライン・オブ・サイト（LOS）／非ライン・オブ・サイト（NLOS）伝搬、仰角、パスロスを考慮した現実的な空中から地上へのチャネルモデルを用いる。推定誤差は平均がゼロのガウス変数としてモデル化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低高度リンクにおける小スケール fading に起因するCSIの不完全性がある場合、NOMA UAVネットワークにおけるエネルギー効率をどのように最大化できるか？
• RQ2 チャネル推定誤差の分散（σ²ₑ）がシステムのエネルギー効率に与える影響は何か？ また、推定精度が変動する状況下でも、アルゴリズムが性能を維持できるか？
• RQ3 ホバーパワー消費（pₘ）が全体のエネルギー効率に与える影響は何か？ また、pₘが増加する状況下でも、提案手法は既存手法を上回る性能を示せるか？
• RQ4 エネルギー効率を最大化する最適なUAV高度は何か？ また、LOS確率とパスロスのトレードオフに応じて、その高度はどのように変化するか？
• RQ5 不完全なCSI下で、提案されたサブオプティマルなアルゴリズムは、FTPA や OFDMA といったベンチマーク手法に比べ、エネルギー効率をどの程度向上できるか？

主な発見

• チャネル推定誤差分散σ²ₑ = 0.5の場合、OFDMAに比べ最大34%高いエネルギー効率を達成し、FTPAに比べ19.7%優れた性能を示す。
• 1UAVセルあたり40ユーザーの場合、完全なCSI下のエネルギー効率はσ²ₑ = 0.2の状況に比べ6%高い。これは、CSIの不完全性が性能を低下させるが、提案手法がその影響を緩和できることを示している。
• ホバーパワーが1 Wの場合、FTPAに比べ19%以上のエネルギー効率の向上を達成しており、パワーコンsumptionの増加に対してもロバストであることを示している。
• σ²ₑ = 0.01の場合、σ²ₑ = 0.1に比べ5%高いエネルギー効率を達成し、σ²ₑ = 0.5に比べ19.7%高い。これは、正確なCSIの重要性を裏付けている。
• UAV高度が150 mの場合、NOMA-FTPAに比べ8.8%高いエネルギー効率を達成し、OFDMAに比べ34%高い。これは、LOS確率とパスロスのバランスが取れた中程度の高度で最適性能を示すことを示している。
• UAV高度が上昇するに従い、初期段階ではLOS確率の向上によりエネルギー効率が向上するが、最終的にはパスロスの増加により低下する。これにより、高度とエネルギー効率の間には非単調な関係があることが確認された。