[論文レビュー] Multi-UAV Interference Coordination via Joint Trajectory and Power Control

Chao Shen, Tsung‐Hui Chang+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2018

UAV Applications and Optimization被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、共有スペクトルにおけるUAVによる干渉チャネル（UAV-IC）における複数UAVの干渉協調のための共同軌道および電力制御（TPC）フレームワークを提案する。UAVの移動性を活用して干渉を管理する。飛行・滞空・再飛行戦略を活用し、逐次凸近似（SCA）および並列化技術を用いることで、従来手法と比較して著しく計算時間を短縮しながら、ほぼ最適な総スルーレートを達成し、TDMA や FDMA といった周波数割り当て方式よりもスペクトル効率が優れている。

ABSTRACT

In this paper, we consider an unmanned aerial vehicle-enabled interference channel (UAV-IC), where each of the $K$ UAVs communicates with its associated ground terminals (GTs) at the same time and over the same spectrum. To exploit the new degree of freedom of UAV mobility for interference coordination between the UAV-GT links, we formulate a joint trajectory and power control (TPC) problem for maximizing the aggregate sum rate of the UAV-IC for a given flight interval, under the practical constraints on the UAV flying speed, altitude, as well as collision avoidance. These constraints couple the TPC variables across different time slots and UAVs, leading to a challenging large-scale and non-convex optimization problem. By exploiting the problem structure, we show that the optimal TPC solution follows the fly-hover-fly strategy, based on which the problem can be handled by firstly finding an optimal hovering locations followed by solving a dimension-reduced TPC problem with given initial and hovering locations of UAVs. For the reduced TPC problem, we propose a successive convex approximation algorithm. To improve the computational efficiency, we further develop a parallel TPC algorithm that is effciently implementable over multi-core CPUs. We also propose a {segment-by-segment method} %virtual waypoint model which decomposes the TPC problem into sequential TPC subproblems each with a smaller problem dimension. Simulation results demonstrate the superior computation time efficiency of the proposed algorithms, and also show that the UAV-IC can yield higher network sum rate than the benchmark orthogonal schemes.

研究の動機と目的

• 共有スぺクトルと動的UAV移動性を有する複数UAVネットワークにおける干渉管理の課題に対処すること。
• 速度、高度、衝突回避などの実用的飛行制約下で、UAVの軌道と送信電力を同時に最適化すること。
• 複数UAVおよび時間スロットを含む大規模なUAV-ICシナリオにおける計算効率の良いアルゴリズムの開発。
• 非直交的UAVスペクトル共有が、従来のTDMAおよびFDMA方式よりも総スルーレートで優れていることを実証すること。

提案手法

• UAV移動性および干渉制約下で総スルーレートを最大化するための非凸的かつ大規模な最適化問題を定式化し、共同軌道および電力制御（TPC）を実現する。
• 最適TPCが飛行・滞空・再飛行戦略に従うことを証明し、最初に最適な滞空位置を求めることで次元削減を可能にする。
• 逐次凸近似（SCA）に基づくアルゴリズム（アルゴリズム1）を開発し、各反復で軌道と電力を同時に更新することで収束性と性能を向上させる。
• マルチコアCPU上で効率的に実装可能な並列TPCアルゴリズム（アルゴリズム2）を提案し、大規模展開における計算時間を短縮する。
• 問題をより小さな部分問題に分解するセグメント別手法（アルゴリズム3）を提唱し、計算負荷をさらに低減するが、わずかな性能損失を伴う。
• 2段階アプローチを採用：まず滞空位置を最適化し、その後、初期位置および滞空位置を固定した低次元のTPC問題を解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共有スぺクトルにおける複数UAVネットワークにおいて、UAVの移動性を効果的に活用して干渉を協調制御できるか？
• RQ2 速度、高度、衝突回避などの実用的UAV飛行制約下で、共同軌道および電力制御をどのように最適化できるか？
• RQ3 大規模な複数UAV干渉協調において、性能と計算効率のトレードオフはどのように評価できるか？
• RQ4 協調的UAV移動性による非直交多重アクセスが、従来のTDMAおよびFDMA方式よりも総スルーレートで優れているか？
• RQ5 共同TPC問題をどのように分解または並列化することで、効率的なリアルタイム実装を可能にできるか？

主な発見

• 提案されたSCAベースのTPCアルゴリズム（アルゴリズム1）は、AO法とほぼ同等の集約総スルーレートを達成するが、著しく計算時間を短縮する。
• 並列TPCアルゴリズム（アルゴリズム2）は、集中型アルゴリズムとほぼ同等の総スルーレート性能を達成しながら、計算時間を短縮する。特にK ≥ 3のUAVの場合顕著である。
• セグメント別アルゴリズム（N_seg=40のアルゴリズム3）は、さらに計算時間を短縮するが、アルゴリズム1と比較して約5％のスルーレート損失を伴う。
• スペクトル共有を有するUAV-ICは、TDMAおよびFDMA方式を上回る総スルーレートを達成する。特にK ≥ 3の場合は非直交アクセスの利点が顕著である。
• FDMA方式はすべてのKにおいてTDMAを上回るが、計算時間が長く、K ≥ 3では非直交方式に劣る。