[論文レビュー] Energy-Efficient UAV Backscatter Communication with Joint Trajectory Design and Resource Optimization

Gang Yang, Rao Dai+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 13, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 42被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、飛行するUAVが時分割多重アクセス方式を介して地上のバックスキャター端末からデータを収集する、エネルギーエフェクティブラウドアシストバックスキャター通信ネットワーク向けに、エネルギー効率を高めるための共同トラジェクトリとリソース最適化フレームワークを提案する。UAVのトラジェクトリ、BDスケジューリング、CE送信電力の共同最適化により、ホーバー・アンド・フライベンチマークと比較して、最大0.699ビット/Hz/ETPのエネルギーエフェクティビティ向上を達成し、25回未満の反復で収束する。

ABSTRACT

Backscatter communication which enables wireless-powered backscatter devices (BDs) to transmit information by reflecting incident signals, is an energy- and cost-efficient communication technology for Internet-of-Things. This paper considers an unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted backscatter communication network (UBCN) consisting of multiple BDs and carrier emitters (CEs) on the ground as well as a UAV. A communicate-while-fly scheme is first designed, in which the BDs illuminated by their associated CEs transmit information to the flying UAV in a time-division-multiple-access manner. Considering the critical issue of the UAV's limited on-board energy and the CEs' transmission energy, we maximize the energy efficiency (EE) of the UBCN by jointly optimizing the UAV's trajectory, the BDs' scheduling, and the CEs' transmission power, subject to the BDs' throughput constraints and harvested energy constraints, as well as other practical constraints. Furthermore, we propose an iterative algorithm based on the block coordinated decent method to solve the formulated mixed-integer non-convex problem, in each iteration of which the variables are alternatively optimized by leveraging the cutting-plane technique, the Dinkelbach's method and the successive convex approximation technique. Also, the convergence and complexity of the proposed algorithm are analyzed. Finally, simulation results show that the proposed communicate-while-fly scheme achieves significant EE gains compared with the benchmark hover-and-fly scheme. Useful insights on the optimal trajectory design and resource allocation are also obtained.

研究の動機と目的

• 大規模バックスキャターネットワークにおける高い導入コストと低い公平性を是正するため、UAVをモバイルバックスキャター受信機として導入することを目的とする。
• 制限された搭載エネルギーおよび送信電力制約下で、UAVアシストバックスキャターネットワーク（UBCN）のエネルギーエフェクティビティ（EE）を最大化することを目的とする。
• スループットおよびエネルギー回収制約を満たしながら、UAVトラジェクトリ、BDスケジューリング、CE送信電力を共同で最適化することを目的とする。
• 収束性と実用的実装可能性を保証する低複雑度の反復的アルゴリズムの開発を目的とする。

提案手法

• トラジェクトリ、スケジューリング、電力制約下でのEE最大化のための混合整数非凸最適化問題を定式化する。
• ブロック座標降下法（BCD）を用いて、UAVトラジェクトリ、BDスケジューリング、CE送信電力を反復的に最適化する。
• 回収エネルギーおよびスループット関連の非凸制約を処理するために、カットプレーン法を用いる。
• 分数型EE目的関数をパラメトリックな部分問題の系列に変換するために、ディンケルバッハ法を適用する。
• トラジェクトリおよび電力最適化部分問題における非凸項を処理するために、逐次凸近似（SCA）を用いる。
• 現実的な飛行動力学およびエネルギー消費を保証するため、UAV推進エネルギーモデルを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVトラジェクトリ、BDスケジューリング、CE送信電力の共同最適化は、UAVバックスキャターネットワークにおけるエネルギーエフェクティビティをどのように向上させるか？
• RQ2 推進エネルギーを最小限に抑えるとともに、データ収集効率を最大化する最適な飛行パターン（トラジェクトリ）は何か？
• RQ3 BD間の地理的分布およびチャネル状態に応じて、時間リソースの割り当てはどのように変化するか？
• RQ4 スループットおよび時間制約が、最適なトラジェクトリおよび電力割り当てに与える影響は何か？
• RQ5 提案された反復的アルゴリズムは、どのように収束性と低計算複雑度を保証するか？

主な発見

• 提案された「通信しながら飛行」方式により、エネルギーエフェクティビティが最大0.699ビット/Hz/ETPに達し、ベンチマークのホーバー・アンド・フライ方式を著しく上回る。
• 特に中程度のスループットおよび時間制約下では、近接して配置されたBDからのデータ収集時、最適なUAVトラジェクトリは「8」の字型のパターンを示す。
• 近接したBDの近くでホーバーする際、UAVは推進エネルギーが最小となる約5.76 m/sの速度で飛行し、エネルギー消費を最小限に抑える。
• 近接したBD（例：BD 3, 5, 9, 11）は、高い実現可能スループットを達成できるため、より多くの時間リソースが割り当てられ、公平性およびEEの向上が図られる。
• アルゴリズムは25回未満の反復で収束し、最初の5回の反復でEEが著しく向上するため、高速収束が確認された。
• CE送信電力は2Wから6Wの範囲で動的に調整され、ピーク電力使用を回避し、全体的な低エネルギー消費を維持する。