[論文レビュー] Multiuser MISO UAV Communications in Uncertain Environments with No-fly Zones: Robust Trajectory and Resource Allocation Design

Dongfang Xu, Yan Sun+2 more|arXiv (Cornell University)|May 26, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 37被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、ドローンのじきん、ユーザー位置誤差、風速変動、多角形の飛行禁止区域（NFZ）という複数の不確実性を伴うマルチユーザーMISOドローン通信において、ロバストな同時トラジェクトリとビームフォーミング設計を提案する。単調最適化と半正定値プログラミング（SDP）緩和を用いて、安全かつNFZ準拠の飛行を確保しながら最適な電力最小化を達成し、実用的導入に適した低複雑度反復手法を提供する。

ABSTRACT

In this paper, we investigate robust resource allocation algorithm design for multiuser downlink multiple-input single-output (MISO) unmanned aerial vehicle (UAV) communication systems, where we account for the various uncertainties that are unavoidable in such systems and, if left unattended, may severely degrade system performance. We jointly optimize the two-dimensional (2-D) trajectory and the transmit beamforming vector of the UAV for minimization of the total power consumption. The algorithm design is formulated as a non-convex optimization problem taking into account the imperfect knowledge of the angle of departure (AoD) caused by UAV jittering, user location uncertainty, wind speed uncertainty, and polygonal no-fly zones (NFZs). Despite the non-convexity of the optimization problem, we solve it optimally by employing monotonic optimization theory and semidefinite programming relaxation which yields the optimal 2-D trajectory and beamforming policy. Since the developed optimal resource allocation algorithm entails a high computational complexity, we also propose a suboptimal iterative low-complexity scheme based on successive convex approximation to strike a balance between optimality and computational complexity. Our simulation results reveal not only the significant power savings enabled by the proposed algorithms compared to two baseline schemes, but also confirm their robustness with respect to UAV jittering, wind speed uncertainty, and user location uncertainty. Moreover, our results unveil that the joint presence of wind speed uncertainty and NFZs has a considerable impact on the UAV trajectory. Nevertheless, by counteracting the wind speed uncertainty with the proposed robust design, we can simultaneously minimize the total UAV power consumption and ensure a secure trajectory that does not trespass any NFZ.

研究の動機と目的

• ドローンのじきん、ユーザー位置誤差、風速変動、飛行禁止区域（NFZ）といった避けがたい不確実性によるシステム性能の低下という重要な課題に取り組む。
• 2次元トラジェクトリとビームフォーミングベクトルの設計を通じて、合計ドローン電力消費量を共同で最小化する非凸最適化問題を定式化する。
• ドローンのじきんに起因する角度発射（AoD）推定の不完全性、およびユーザー位置と風速の不確実性に対するロバスト性を確保する。
• 多角形NFZ制約を適用することで、ドローンのトラジェクトリが安全飛行領域内に厳密に保たれることを保証する。
• 単調最適化を用いた最適解と、逐次凸近似（SCA）に基づく低複雑度の部分最適反復手法の両方を開発し、実用的実装を可能にする。

提案手法

• 合計送信電力を最小化する非凸最適化フレームワークにおいて、ドローンの2次元トラジェクトリとビームフォーミングベクトルを意思決定変数として定式化する。
• ドローンのじきんに起因するAoDの不確実性を境界付き誤差モデルで表現し、ユーザー位置と風速の不確実性を確率的または最悪ケースの境界で表現する。
• ビームフォーミング、トラジェクトリ、NFZ境界に制約を設けたロバスト最適化問題として定式化し、実行可能性を高めるために半正定値プログラミング（SDP）緩和を用いる。
• ラグランジュ双対構造と強い双対性条件を活用して、単調最適化理論を適用し、緩和問題をグローバル最適に解く。
• 計算複雑度を低減しつつ、ほぼ最適性能を維持できる逐次凸近似（SCA）に基づく反復アルゴリズムを提案する。
• 飛行禁止区域（NFZ）準拠を確保するため、多角形領域としてNFZをモデル化し、その制約を直接トラジェクトリ最適化問題に組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ドローンのじきんは、MISOドローン通信におけるビームフォーミングの精度とシステムの電力効率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 ユーザー位置の不確実性と風速変動は、従来のドローンリソース割り当て手法の性能をどの程度劣化させるか？
• RQ3 複数の不確実性とNFZ制約を同時に考慮した場合、トラジェクトリ計画とビームフォーミング設計の最適なトレードオフは何か？
• RQ4 ロバスト最適化手法をどのように応用することで、低電力消費とNFZ規制の厳密な順守を両立できるか？
• RQ5 最適解と低複雑度の部分最適反復手法との間には、電力節約と計算コストの面でどの程度の性能差があるか？

主な発見

• 提案された最適ロバスト設計は、高いドローンのじきんやユーザー位置不確実性下でも、ベースライン手法と比較して顕著な電力節約を達成する。
• 風速不確実性とNFZの併存は、ドローンのトラジェクトリに顕著な変化をもたらし、安全で効率的な飛行のためにはロバスト設計が不可欠であることを示している。
• 最適解は、風速とAoD推定誤差が大きい状況下でも、完全なNFZ回避を確保しながら合計電力消費量を最小化する。
• SCAに基づく部分最適アルゴリズムは、著しく低い計算複雑度でほぼ最適性能を達成でき、リアルタイム導入に適している。
• シミュレーション結果は、AoD推定誤差を無視すると顕著な性能劣化が生じることを確認しており、実際の運用においてロバストビームフォーミングの必要性を強調している。
• 導出された条件下で、最適解がゼロの双対ギャップを達成することが証明され、単調最適化とSDP緩和アプローチの正当性が裏付けられた。