[論文レビュー] Flight Time Minimization of UAV for Data Collection over Wireless Sensor Networks

Jie Gong, Tsung‐Hui Chang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2018

UAV Applications and Optimization被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、線形に配置されたセンサーからのデータ収集を目的とした無人航空機（UAV）の飛行時間最小化を目的とした軌道最適化フレームワークを提案する。UAVの速度、ホバータイム、センサーの送信電力を同時に最適化することで、飛行時間を最小化する。主な貢献は、動的計画法を用いて多センサー問題を単一センサーの部分問題に還元する手法であり、解析的解法により、UAVの速度がセンサーのエネルギーとセンサー間距離に比例し、データ要件に反比例することを示している。

ABSTRACT

In this paper, we consider a scenario where an unmanned aerial vehicle (UAV) collects data from a set of sensors on a straight line. The UAV can either cruise or hover while communicating with the sensors. The objective is to minimize the UAV's total flight time from a starting point to a destination while allowing each sensor to successfully upload a certain amount of data using a given amount of energy. The whole trajectory is divided into non-overlapping data collection intervals, in each of which one sensor is served by the UAV. The data collection intervals, the UAV's speed and the sensors' transmit powers are jointly optimized. The formulated flight time minimization problem is difficult to solve. We first show that when only one sensor is present, the sensor's transmit power follows a water-filling policy and the UAV's speed can be found efficiently by bisection search. Then, we show that for the general case with multiple sensors, the flight time minimization problem can be equivalently reformulated as a dynamic programming (DP) problem. The subproblem involved in each stage of the DP reduces to handle the case with only one sensor node. Numerical results present insightful behaviors of the UAV and the sensors. Specifically, it is observed that the UAV's optimal speed is proportional to the given energy of the sensors and the inter-sensor distance, but inversely proportional to the data upload requirement.

研究の動機と目的

• 線形に配置されたセンサーからのデータ収集に際し、エネルギー制約とデータ要件を満たす条件下で、UAVの総飛行時間を最小化すること。
• 複数のセンサーにわたるUAVの速度、各センサーごとのホバータイム、およびセンサーの送信電力を同時に最適化すること。
• エネルギー制約のあるプラットフォームを用いたUAV支援型データ収集中の非凸的かつ結合的な最適化問題に直面する課題に対処すること。
• 最適なUAV速度および電力割り当て方策の構造的洞察を導出すること。
• 動的計画法を用いて多センサー問題を単一センサーの部分問題に還元することで、スケーラブルなソリューションを構築すること。

提案手法

• 問題は、データ要件およびエネルギー制約を満たす条件下で、総飛行時間を最小化する非凸最適化問題として定式化される。
• 単一センサーの場合、最適な送信電力は、UAVの飛行通過区間全体にわたりウォーター・フィリング方策に従う。
• UAVの最適速度は、達成可能レートの凹性構造を活用した二分探索法により特定される。
• 複数センサーの場合、問題は、センサーのサービス順序に対応する段階を持つ動的計画法（DP）問題に再定式化される。
• 各DP段階では、ウォーター・フィリングおよび二分探索法を用いて単一センサーの部分問題が解かれるため、最適軌道の再帰的計算が可能になる。
• 最適解は、全エネルギーの有効利用を保証し、各UAV飛行セグメントあたり最大のスループットを達成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVの速度とホバータイムを、センサーの送信電力と共同で最適化することで、飛行時間をどのように最小化できるか？
• RQ2 UAVの飛行通過中に、単一センサーに対して最適な電力割り当て方策は何か？
• RQ3 複数センサーの飛行時間最小化問題は、どのように分解され、効率的に解けるか？
• RQ4 最適なUAV速度がセンサーのエネルギーとデータ要件の関係において、どのような構造的性質を示すか？
• RQ5 センサー間距離は、最適なUAV速度および軌道効率にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 最適なUAV速度は、各センサーの利用可能なエネルギーとセンサー間距離に比例する。
• 最適なUAV速度は、各センサーあたりのデータアップロード要件に反比例する。
• 単一センサーの場合、最適な送信電力は、UAVの飛行通過区間全体にわたりウォーター・フィリング方策に従う。
• 複数センサーを伴う飛行時間最小化問題は、解析的に解ける部分問題を持つ動的計画法問題に再定式化される。
• 数値結果により、センサーのエネルギーが高くなるほど、およびセンサー間隔が広がるほど、UAVの最適速度が増加することが確認されたが、データ要求が高くなると速度が低下することが示された。
• 提案手法は、センサーのエネルギーを全量有効に利用し、各飛行セグメントあたり最大のスペクトル効率を達成する。