[論文レビュー] Mobile Internet of Things: Can UAVs Provide an Energy-Efficient Mobile Architecture?

Mohammad Mozaffari, Walid Saad+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2016

UAV Applications and Optimization被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、最適輸送理論を用いてUAVのクラスタリングと軌道を最適化することにより、エネルギー効率の高いUAVベースのモバイルアーキテクチャを、モバイルインターネット・オブ・シングス（IoT）ネットワークに提案する。動的UAV展開によりIoTデバイスの送信電力を最小化することで、固定Voronoi展開と比較して合計送信電力を56%削減する。

ABSTRACT

In this paper, the optimal trajectory and deployment of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs), used as aerial base stations to collect data from ground Internet of Things (IoT) devices, is investigated. In particular, to enable reliable uplink communications for IoT devices with a minimum energy consumption, a new approach for optimal mobility of the UAVs is proposed. First, given a fixed ground IoT network, the total transmit power of the devices is minimized by properly clustering the IoT devices with each cluster being served by one UAV. Next, to maintain energy-efficient communications in time-varying mobile IoT networks, the optimal trajectories of the UAVs are determined by exploiting the framework of optimal transport theory. Simulation results show that by using the proposed approach, the total transmit power of IoT devices for reliable uplink communications can be reduced by 56% compared to the fixed Voronoi deployment method. Moreover, our results yield the optimal paths that will be used by UAVs to serve the mobile IoT devices with a minimum energy consumption.

研究の動機と目的

• 高密度のデバイスを有するモバイルIoTネットワークにおけるエネルギー効率の良い上行リンク通信の課題に対処すること。
• UAVと最適にクラスタリングすることで、地上のIoTデバイスの合計送信電力を最小化すること。
• 時間変動するモバイルIoTネットワークにおいて、エネルギー効率の良いUAVの軌道を特定すること。
• 変化するデバイスの位置に適応する動的UAV展開を実現するため、最適輸送理論を活用すること。
• 最小限のエネルギー消費で信頼性の高い低遅延データ収集を、モバイルIoTデバイス全体で達成すること。

提案手法

• 最初に、固定展開戦略を用いてIoTデバイスをクラスタリングし、各クラスタを1台のUAVに割り当てて合計送信電力を最小化する。
• 最適輸送理論を適用して、UAVの移動を質量輸送問題としてモデル化し、時間経過に伴うエネルギーコストを最小化する。
• デバイスの位置をUAVの位置に動的にマッピングする最適輸送問題を解くことで、UAVの軌道を計算する。
• 時間変動するデバイスの移動性を考慮したフレームワークにより、持続的なエネルギー効率を実現するための適応的UAV位置決めを可能にする。
• 最適なUAV配置によって強いチャネル状態を維持することで、信頼性の高い上行リンク通信を保証する。
• リアルタイム展開を実現するため、クラスタリングと軌道最適化を統合したフレームワークを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、モバイルIoTデバイスの合計送信電力を最小化するようにUAVを最適に展開できるか？
• RQ2 時間変動する条件下で、モバイルIoTデバイスをサービスするUAVの最適な軌道は何か？
• RQ3 動的UAV移動は、静的展開と比較して、エネルギー効率をどのように向上させるか？
• RQ4 最適輸送理論は、エネルギー最小化を目的としたUAV支援IoTネットワークに、どの程度適用可能か？
• RQ5 提案されたUAV移動フレームワークを用いることで、送信電力削減の面でどの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• 提案されたUAV移動フレームワークは、固定Voronoi展開法と比較して、IoTデバイスの合計送信電力を56%削減する。
• 最適輸送に基づくUAV軌道は、時間経過に伴い動的かつエネルギー効率の良いサービスをモバイルIoTデバイスに提供可能である。
• クラスタリング戦略により、個々のデバイスの送信電力を最小化することで、全体のエネルギー消費を顕著に削減する。
• 最適な配置と移動により、UAVは最小限のエネルギー消費で信頼性の高い上行リンク通信を実現する。
• フレームワークは時間変動するモバイルIoTネットワークにおいて効果的であり、変化するデバイス分布に適応する。
• 結果は、エネルギー効率の顕著な向上を示しており、最適輸送理論がIoTネットワークにおけるUAV軌道計画に有効であることを裏付けている。