[論文レビュー] Hybrid Offline-Online Design for UAV-Enabled Data Harvesting in Probabilistic LoS Channel

Changsheng You, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Jul 14, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 34被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、確率的LoSチャネルを有する都市環境におけるUAVによるデータ収集のためのハイブリッド・オフライン・オンライン最適化フレームワークを提案する。LoS確率の統計的知識とリアルタイムのCSIを組み合わせることで、3次元UAV軌道とSN送信スケジューリングを共同最適化し、最小データ収集レートを最大化する。都市環境における遮蔽効果を伴うシナリオにおいて、ベンチマーク手法に比べ顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

This paper considers an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless sensor network (WSN) in urban areas, where a UAV is deployed to collect data from distributed sensor nodes (SNs) within a given duration. To characterize the occasional building blockage between the UAV and SNs, we construct the probabilistic line-of-sight (LoS) channel model for a Manhattan-type city by using the combined simulation and data regression method, which is shown in the form of a generalized logistic function of the UAV-SN elevation angle. We assume that only the knowledge of SNs' locations and the probabilistic LoS channel model is known a priori, while the UAV can obtain the instantaneous LoS/Non-LoS channel state information (CSI) with the SNs in real time along its flight. Our objective is to maximize the minimum (average) data collection rate from all the SNs for the UAV. To this end, we formulate a new rate maximization problem by jointly optimizing the UAV three-dimensional (3D) trajectory and transmission scheduling of SNs. Although the optimal solution is intractable due to the lack of the complete UAV-SNs CSI, we propose in this paper a novel and general design method, called hybrid offline-online optimization, to obtain a suboptimal solution to it, by leveraging both the statistical and real-time CSI. Essentially, our proposed method decouples the joint design of UAV trajectory and communication scheduling into two phases: namely, an offline phase that determines the UAV path prior to its flight based on the probabilistic LoS channel model, followed by an online phase that adaptively adjusts the UAV flying speeds along the offline optimized path as well as communication scheduling based on the instantaneous UAV-SNs CSI and SNs' individual amounts of data received accumulatively.

研究の動機と目的

• 建物による遮蔽によって引き起こされる不安定なLoSリンクの課題に対処する。
• 密集した都市環境におけるランダムなシャドウイングを伴う状況で失敗する決定論的LoSモデルの限界を克服する。
• 部分的なCSIという実用的制約下で、すべてのセンサーノードにおける最小データ収集レートを最大化する。
• 長期的な統計的チャネル知識とリアルタイムの瞬時CSIの両方を活用した、実用的なUAV飛行および通信戦略を設計する。
• 動的で変化しやすい都市環境において、計算複雑性と性能のバランスを取るスケーラブルな最適化フレームワークを開発する。

提案手法

• 都市部の都市データを用いたシミュレーションと回帰分析から導出された、UAV-SNの高度角を変数とする一般化ロジスティック関数を用いた確率的LoSチャネルモデルを構築する。
• 共同最適化問題を2段階に分離する：オフライン段階では統計的LoS確率を、オンライン段階ではリアルタイムのLoS/NLoS状態フィードバックを用いて最適化する。
• オフライン段階では、確率的LoSモデルに基づいて3次元UAV軌道とSN送信スケジューリングを最適化する。
• オンライン段階では、各SNに蓄積されたデータとリアルタイムのCSIに基づき、UAV速度とSNスケジューリングを逐次的に調整する。
• 非凸なレート最大化問題を扱うために逐次凸近似（SCA）を採用し、テイラー展開を用いて重要な凸下界を導出する。
• レート式の近似にサロゲート関数を用い、収束が保証される反復的凸最適化を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遮蔽がランダムに発生する都市環境において、部分的なCSIのもとでUAV軌道と通信スケジューリングをどのように共同最適化できるか？
• RQ2 確率的LoSチャネルにおいて、完全にオフラインまたは完全にオンラインな手法と比較して、ハイブリッド・オフライン・オンライン設計がもたらす性能向上はどの程度か？
• RQ3 高度角に基づく確率的LoSモデルは、都市環境におけるUAV-地上チャネルの特徴をどの程度正確に捉えられるか？
• RQ4 リアルタイムのCSI適応と統計的軌道計画を組み合わせることで、データ収集レートはどの程度向上するか？
• RQ5 提案手法は、建物密度が異なる多様な都市部のレイアウトに対しても、頑健な性能を発揮できるか？

主な発見

• 提案されたハイブリッド・オフライン・オンライン設計は、純粋にオフラインまたはオンラインな手法と比較して顕著なレート性能向上を達成する。
• 高度角に基づく確率的LoSモデルは、都市部のチャネルダイナミクスを正確に捉えており、決定論的LoS仮定を上回る性能を示す。
• オンライン適応段階は、飛行中に予期しないLoS/NLoS遷移が生じた場合のレート低下を効果的に緩和する。
• SCAに基づくアルゴリズムは信頼性高く収束し、高い実用的妥当性を持つ部分最適解を提供する。
• シミュレーション結果から、ハイブリッド手法は遮蔽確率が高くなる状況でも高いデータ収集レートを維持でき、特にUAVの高度と水平位置を動的に調整する場合に顕著である。
• 本手法は、さまざまな都市部のレイアウトに対して頑健であり、200通りのランダムに生成された都市において一貫した性能向上を示した。