[論文レビュー] Minimum Throughput Maximization in UAV-Aided Wireless Powered Communication Networks

Junhee Park, Hoon Lee+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 23被引用数 20

ひとこと要約

本稿は、無人航空機（UAV）を用いた無線駆動通信ネットワーク（WPCN）において、エネルギー制約を受ける地上端末（GT）間の最小スループットを最大化するために、UAVの軌道、上行リンク送信電力制御、および時間リソース割り当てを共同最適化することを提案する。2つのアーキテクチャ—統合型と分離型のUAV WPCN—を導入し、非凸最適化問題を解くために凸・凹手続き（CCCP）を採用することで、分離型UAV構成では統合型に比べて最大15%高い最小スループットを達成した。

ABSTRACT

This paper investigates unmanned aerial vehicle (UAV)-aided wireless powered communication network (WPCN) systems where a mobile access point (AP) at the UAV serves multiple energy-constrained ground terminals (GTs). Specifically, the UAVs first charge the GTs by transmitting the wireless energy transfer (WET) signals in the downlink. Then, by utilizing the harvested wireless energy from the UAVs, the GTs send their uplink wireless information transmission (WIT) signals to the UAVs. In this paper, depending on the operations of the UAVs, we adopt two different scenarios, namely integrated UAV and separated UAV WPCNs. First, in the integrated UAV WPCN, a UAV acts as a hybrid AP in which both energy transfer and information reception are processed at a single UAV. In contrast, for the separated UAV WPCN, we consider two UAVs each of which behaves as an energy AP and an information AP independently, and thus the energy transfer and the information decoding are separately performed at two different UAVs. For both systems, we jointly optimize the trajectories of the UAVs, the uplink power control, and the time resource allocation for the WET and the WIT to maximize the minimum throughput of the GTs. Since the formulated problems are non-convex, we apply the concave-convex procedure by deriving appropriate convex bounds for non-convex constraints. As a result, we propose iterative algorithms which efficiently identify a local optimal solution for the minimum throughput maximization problems. Simulation results verify the efficiency of the proposed algorithms compared to conventional schemes.

研究の動機と目的

• UAVの移動性を活用して、静的無線駆動通信ネットワーク（WPCN）における二重近・遠問題を解消すること。
• UAVを移動型エネルギーおよび情報アクセスポイントとして用いるUAV支援WPCNシステムを設計し、エネルギー制約を受ける地上端末（GT）を支援すること。
• UAVの軌道、上行リンク電力制御、および時間リソース割り当ての共同最適化を通じて、GT間の最小スループットを最大化すること。
• 統合型UAV（エネルギーと情報の両方を1台のUAVが担当）と分離型UAV（エネルギー用と情報用に別々のUAVを割り当て）の2つのシステムアーキテクチャを比較すること。
• UAV-WPCNにおける非凸最適化問題に対して、収束性が保証された効率的な反復アルゴリズムを開発すること。

提案手法

• 統合型および分離型UAV WPCNシナリオの両方において、最小スループットを最大化する非凸最適化問題を定式化する。
• 凸・凹手続き（CCCP）を用いて、非凸制約を凸包で逐次近似し、取り扱いやすい部分問題に変換する。
• 交互最適化を用いて、軌道、電力、時間割り当ての変数を分離し、反復的に最適化を実行する。
• 非凸スループットおよびエネルギー因果性制約に対して、凸下界を導出し、CCCPベースのアルゴリズムの収束性を保証する。
• WET（無線エネルギー伝送）およびWIT（情報伝送）フェーズのための、UAVの軌道、上行リンク送信電力、時間割り当てを共同で最適化する反復アルゴリズムを実装する。
• CCCPフレームワークを用いて、提案アルゴリズムが局所最適解に収束することを証明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVの移動性は、静的アクセスポイントと比較して、WPCNにおける最小スループットをどのように向上させるか？
• RQ2 分離型UAVアーキテクチャ（エネルギー用と情報用に別々のUAVを割り当て）は、統合型UAV構成に比べてどの程度性能向上を達成するか？
• RQ3 UAVの軌道、上行リンク電力、時間リソース割り当ての共同最適化は、システムの公平性とスループットにどのような影響を与えるか？
• RQ4 軌道最適化は、WPCNにおける二重近・遠問題をどの程度軽減できるか？
• RQ5 提案されたアルゴリズムはどのように収束するか？また、静的AP、円形軌道、等時間割り当て（ETA）といったベースライン手法と比較して、性能はどの程度か？

主な発見

• 時間区間 T = 100 秒の条件下で、分離型UAV WPCNは統合型UAV WPCNに比べて約15%高い最小スループットを達成した。
• 提案されたアルゴリズムは、従来の手法を著しく上回った。静的APベースラインは二重近・遠問題に苦しんでおり、円形軌道および等時間割り当て（ETA）手法は段階的な改善を示した。
• エネルギーが利用可能になると最大電力で送信するナーブパワー制御（NPC）手法は、最適化された手法よりも性能が悪く、共同最適化の重要性を示している。
• 時間区間 T が延長するにつれて、提案アルゴリズムのベースラインに対する性能向上が顕著に増大し、長時間運用において軌道および時間最適化が極めて重要であることが示された。
• アルゴリズムは迅速に収束した—統合型UAV WPCNでは1回の反復で、分離型UAV WPCNでは約3回の反復で収束した。
• 統合型UAV WPCNの最適化された軌道は、GTの位置を結ぶパスに収束し、線分巡回路に類似した形状を示した。一方、分離型UAV WPCNでは、独立した運用のため、より複雑で非自明な軌道が観察された。