[論文レビュー] Energy-Efficient Data Collection and Wireless Power Transfer Using A MIMO Full-Duplex UAV

Jiancao Hou, Zhaohui Yang+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、MIMOフルデュプレックス（FD）UAVを用いた、同時データ収集と無線電力伝送（WPT）のためのエネルギー効率の高いフレームワークを提案する。UAVの軌道、WPTビームフォーミング、アップリンク送信電力を共同最適化することで、UAV総消費エネルギーを最小化する。非凸性に対処するため、反復的逐次凸近似（SCA）アルゴリズムを採用し、ベンチマークと比較して優れたエネルギー効率、低計算複雑性、高速収束を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel energy-efficient data collection and wireless power transfer (WPT) framework for internet of things (IoT) applications, via a multiple-input multiple-output (MIMO) full-duplex (FD) unmanned aerial vehicle (UAV). To exploit the benefits of UAV-enabled WPT and MIMO FD communications, we allow the MIMO FD UAV charge low-power IoT devices while at the same time collect data from them. With the aim of saving the total energy consumed at the UAV, we formulate an energy minimization problem by taking the FD hardware impairments, the number of uploaded data bits, and the energy harvesting causality into account. Due to the non-convexity of the problem in terms of UAV trajectory and transmit beamforming for WPT, tracking the global optimality is quite challenge. Alternatively, we find a local optimal point by implementing the proposed iterative search algorithm combining with successive convex approximation techniques. Numerical results show that the proposed approach can lead to superior performance compared with other benchmark schemes with low computational complexity and fast convergence.

研究の動機と目的

• 大規模なIoT展開における低消費電力IoTデバイスのエネルギー制約を解消するため、UAVを介して同時データ収集と無線エネルギー伝送を可能にする。
• 現実的なハードウェア損傷を考慮した上で、UAVの軌道、WPTビームフォーミング、アップリンク送信電力を共同最適化することにより、UAVの総消費エネルギーを最小化する。
• UAVの軌道と送信共分散行列の非凸性が、グローバル最適性の複雑化を引き起こすため、これを考慮する。
• 実用的なUAV搭載IoTネットワークにおいて、近似的最適性能を達成しつつ、低複雑性かつ高速収束を実現するアルゴリズムを開発する。
• 提案手法が、エネルギー効率および収束速度の点でベンチマーク軌道を上回ることを示す。

提案手法

• UAVのハードウェア損傷、データレート要件、エネルギー回収の因果関係制約を組み込んだ非凸エネルギー最小化問題を定式化する。
• 非凸問題を逐次的に凸部分問題に近似するため、逐次凸近似（SCA）を用い、解法が容易な形に変換する。
• UAVの軌道（時間スロットごとの水平位置）、WPTビームフォーミング（共分散行列）、IoTデバイスのアップリンク送信電力を共同最適化するための反復的探索アルゴリズムを採用する。
• UAVをMアンテナを備えたMIMO FDシステムとしてモデル化し、最大K台の単一アンテナIoTデバイスをサービス対象とする。アップリンクおよび自己干渉にRician fadingチャネルを適用する。
• 歪み係数κとβを用いて現実的なハードウェア損傷を組み込み、推進エネルギーを飛行時間と距離の関数としてモデル化する。
• 全時間TをN個の等間隔時間スロットに分割し、各スロット内で準定常チャネルを仮定することで、離散時間軌道最適化を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MIMOフルデュプレックスUAVは、複数の低消費電力IoTデバイスからのエネルギー回収とデータ収集を同時に実現しつつ、総消費エネルギーを最小化できるか？
• RQ2 ハードウェア損傷は、WPTおよびデータ収集シナリオにおけるフルデュプレックスUAVの性能にどのような影響を与えるか？
• RQ3 UAVの軌道、WPTビームフォーミング、アップリンク電力の共同最適化は、固定またはヒューリスティックな軌道と比較して、エネルギー効率をどのように向上させるか？
• RQ4 低複雑性の反復的アルゴリズムは、この非凸最適化問題において、高速収束と近似的最適性能を達成できるか？
• RQ5 UAVの移動時間は、推進エネルギーとWPT／通信エネルギーのトレードオフにどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案アルゴリズムは、2つのベンチマーク手法と比較して、UAVの消費エネルギーが最低であり、優れたエネルギー効率を示した。
• 最適化されたUAV軌道は、2つのベンチマークの中間的であり、データ要求が高いIoTデバイスに近づき、移動距離を最小化する。
• UAV移動時間t < 1.32 sでは、ベンチマーク2（直線経路）が、移動距離が短いため、ベンチマーク1（中心滞空）よりもエネルギー消費が少ない。
• t > 1.32 sでは、ベンチマーク1（中心滞空）が、中央位置によるWPTおよびデータ収集の利点により、よりエネルギー効率が高くなる。
• 反復的アルゴリズムは、全テスト移動時間において約4ループで収束を示し、計算複雑性が低いことが示された。
• システムは高速収束と低計算コストを達成しており、動的IoT環境におけるリアルタイム展開に適している。