[論文レビュー] Internet of Fly Things For Post-Disaster Recovery Based on Multi-environment

Abdu Saif, Kaharudin Dimyati+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 18, 2021

UAV Applications and Optimization参考文献 19被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、洪水や地震などの自然災害後の多様な環境下で、無人航空機（UAV）を用いた飛行物体のインターネット（IoFT）フレームワークを提案する。視線内（LoS）および視線外（NLoS）伝搬、パスロス、カバレッジ確率を分析することで、カバレッジを最大化するための最適なユーザー機器の距離と仰角を同定し、多様な環境下でのUAV展開に向けた重要な設計インサイトを提供する。

ABSTRACT

Natural disasters such as floods and earthquakes immensely impact the telecommunication network infrastructure, leading to the malfunctioning and interruption of wireless services. Consequently, the user devices under the disaster zone are unable to access the cellular base stations. Wireless coverage on an unmanned aerial vehicle (UAV) is considered for providing coverage service to ground user devices in disaster events. This work evaluated the efficient performance of wireless coverage services of UAVs to provide the internet to fly things to help recover the communications link in a natural disaster in multi environments. The results demonstrate the line of sight, nonline of sight, path loss, and coverage probability for the radio propagation environment scenario. Therefore, the path loss and coverage probability are affected by the user devices' elevation angle and distance in the multi-environment system. The user position's optimum user device distance and elevation angle are also investigated to improve the coverage probability, which could be especially useful for the UAV deployment design.

研究の動機と目的

• 洪水や地震などの自然災害によって引き起こされる無線ネットワークの遮断という重要な課題に取り組む。
• 地上インfraが損傷または機能不全となった災害地域での通信リンクの回復。
• 最適化された展開戦略を通じて、UAVが地上ユーザー機器に信頼性の高い無線カバレッジを提供することを可能にする。
• UAV支援ネットワークにおける無線伝搬性能に与える環境の多様性の影響を調査する。
• カバレッジ確率を最大化するためのユーザー機器の位置（距離および仰角）を最適化し、UAV展開の効率を向上させる。

提案手法

• 視線内（LoS）および視線外（NLoS）状態を含む、多様な環境下での無線伝搬をモデル化する。
• パスロスモデルを適用し、UAVからのユーザー機器の距離および仰角に基づいて信号減衰を定量化する。
• ストークスティックジオメトリを用いて、さまざまな環境条件下でのカバレッジ確率の式を導出する。
• 異なる地形タイプおよびユーザー機器の高度におけるUAVカバレッジ性能をシミュレーションおよび評価する。
• カバレッジ確率を最大化するユーザー機器の距離および仰角を同定することで、UAV展開を最適化する。
• 異種環境下におけるユーザーの高度、距離、および信号信頼性のトレードオフを分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様な環境下のUAVネットワークにおいて、パスロスはユーザー機器の距離および仰角にどのように変化するか？
• RQ2 視線内（LoS）および視線外（NLoS）伝搬条件下でのUAVベース通信リンクのカバレッジ確率は何か？
• RQ3 災害影響地域における、カバレッジ確率を最大化するユーザー機器の位置（距離および仰角の観点から）は何か？
• RQ4 地形や障害物などの環境要因は、UAV無線カバレッジ性能にどのように影響するか？
• RQ5 信頼性の高い自然災害後の通信回復を実現するための最適なUAV展開パラメータは何か？

主な発見

• ユーザー機器のUAVからの距離が大きくなるほど、特に視線外条件下でパスロスが顕著に増加する。
• ユーザー機器がUAVからの最適な仰角および中程度の距離に配置されている場合に、カバレッジ確率が最大になる。
• 提案されたモデルは、同じ環境下で視線内（LoS）リンクが視線外（NLoS）リンクよりも顕著に高いカバレッジ確率を達成することを示している。
• 障害物や地形の不規則性を含む環境の多様性は、カバレッジ性能を低下させ、パスロスを増加させる。
• UAVの最適な展開は、ピークカバレッジ確率をもたらすユーザー機器の距離および仰角を同定することでガイド可能である。
• 本研究は、信頼性の高い通信回復を実現するための、自然災害後のUAV展開に関する定量的設計ガイドラインを提供する。