[論文レビュー] Network-Connected UAV: 3D System Modeling and Coverage Performance Analysis

Jiangbin Lyu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 26被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、ネットワーク接続型UAVのための3次元システムモデルを提案し、セルラー通信網における上行リンクおよび下行リンクのカバレッジ性能を評価するための解析的フレームワークを開発する。干渉を一般化されたポissonマルチノミアル（GPM）分布を用いてモデル化し、新規の格子近似（LA）技術を適用することで、高い精度で干渉分布を効率的に計算可能となり、特に視線（LoS）リンクを有する高高度UAVを想定した現実的なチャネルおよびアンテナ条件下でも正確な3次元カバレッジ解析が可能となる。

ABSTRACT

With growing popularity, unmanned aerial vehicles (UAVs) are pivotally extending conventional terrestrial Internet of Things (IoT) into the sky. To enable high-performance two-way communications of UAVs with their ground pilots/users, cellular network-connected UAV has drawn significant interests recently. Among others, an important issue is whether the existing cellular network, designed mainly for terrestrial users, is also able to effectively cover the new UAV users in the three-dimensional (3D) space for both uplink and downlink communications. Such 3D coverage analysis is challenging due to the unique air-ground channel characteristics, the resulted interference issue with terrestrial communication, and the non-uniform 3D antenna gain pattern of ground base station (GBS) in practice. Particularly, high-altitude UAV often possesses a high probability of line-of-sight (LoS) channels with a large number of GBSs, while their random binary (LoS/Non-LoS) channel states and (on/off) activities give rise to exponentially large number of discrete UAV-GBS association/interference states, rendering coverage analysis more difficult. This paper presents a new 3D system model to incorporate UAV users and proposes an analytical framework to characterize their uplink/downlink 3D coverage performance. To tackle the above exponential complexity, we introduce a generalized Poisson multinomial (GPM) distribution to model the discrete interference states, and a novel lattice approximation (LA) technique to approximate the non-lattice GPM variable and obtain the interference distribution efficiently with high accuracy. The 3D coverage analysis is validated by extensive numerical results, which also show effects of key system parameters such as cell loading factor, GBS antenna downtilt, UAV altitude and antenna beamwidth.

研究の動機と目的

• UAVの3次元カバレッジ性能をセルラー通信網で評価する課題に取り組む。これは、空対地伝搬および干渉特性に特徴を持つため、地上の2次元ネットワークとは顕著に異なる。
• UAV-GBS接続のランダムなLoS/非LoS状態およびオン/オフ動作に起因する複雑な干渉環境をモデル化する。この要因により、干渉状態の組み合わせが指数関数的に増加する。
• 干渉状態の列挙の指数的複雑性を低減しつつも高い精度を維持できる、効率的かつ正確な解析的フレームワークを構築する。
• UAV高度、GBSアンテナ下向き傾き、ビーム幅、セル負荷などの主要システムパラメータが上行リンクおよび下行リンクのカバレッジ確率に与える影響を評価する。
• カバレッジ性能に関する信頼性の高い解析的根拠を提供することで、ルートパス計画や移動制御などの実用的UAVアプリケーションを支援する。

提案手法

• 地上基地局（GBS）およびUAVにそれぞれ3次元の空対地チャネル伝搬（LoS確率モデルおよび非一様な3次元アンテナ利得パターンを含む）を組み込んだ3次元セルラー通信網モデルを提案する。
• 共信道GBSからの離散的干渉状態を一般化されたポアソンマルチノミアル（GPM）確率変数（RV）としてモデル化し、UAV-GBSリンクの確率的関連性および動作状態を捉える。
• 非格子型GPM分布を効率的に近似できる新規の格子近似（LA）技術を導入し、集約干渉分布の高速かつ高精度な計算を可能にする。
• SNRのしきい値および直接リンク利得を考慮して、近似された干渉分布に基づく上行リンクおよび下行リンクのカバレッジ確率の閉形式式を導出する。
• 多数の数値シミュレーションを通じて解析的フレームワークを検証し、LA法がモンテカルロ（MC）法および列挙法と比較して高い精度と低い計算複雑性を示すことを確認した。
• フレームワークを用いて、UAV高度、GBSアンテナ下向き傾き、UAVビーム幅、およびセル負荷係数がカバレッジ性能に与える影響を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVの3次元カバレッジ性能は、LoSリンクの優位性および指向性アンテナパターンを考慮すると、UAV高度にどのように変化するか？
• RQ2 GBSアンテナの下向き傾きおよびビーム幅は、特に高高度状況下でのUAVの下行リンクカバレッジ確率にどのような影響を与えるか？
• RQ3 セル負荷係数は、3次元セルラー環境下におけるUAVの上行リンクおよび下行リンクの遮断確率およびカバレッジ性能にどのように影響するか？
• RQ4 ランダムなUAV-GBS接続に起因する指数的増加する離散的干渉状態の数を考慮しても、複数の共信道GBSからの干渉分布を効率的かつ正確にモデル化できるか？
• RQ5 指向性UAVアンテナを用いることで、特に干渉低減およびビームフォーミング利得の観点から、同方向アンテナと比較して下行リンクカバレッジがどの程度向上するか？

主な発見

• 格子近似（LA）法は、列挙法やモンテカルロ法と比較して著しく低い計算複雑性で集約干渉分布を高精度に近似可能であり、M ≥ 17の共信道GBSを有する大規模ネットワークに対しても実用的である。
• 高高度（例：H_u ≥ 60 m）では、GBSアンテナの下向き傾きを-10°から-20°に増加させることで、直接リンク強度の低下よりも集約干渉の低下が顕著であるため、下行リンクカバレッジ確率が向上する。
• 高高度では、指向性UAVアンテナ（例：90°ビーム幅）が同方向アンテナよりも高い下行リンクカバレッジ確率を示す。これはビームフォーミング利得と、非指向領域のGBSからの干渉低減の両方が寄与する。
• 下行リンクカバレッジ確率はSNRしきい値η_dlが上昇するにつれて低下し、高いセル負荷係数（ω_dl）ではカバレッジ確率が低下し、η_dlの変化に対する感度も低下する。
• 3次元カバレッジ性能はUAV高度およびGBSアンテナパターンに強く依存しており、特に中間高度ではGBSの非一様な3次元放射パターンに起因するカバレッジ確率の振動的傾向が顕著に現れる。
• 提案された解析的フレームワークは、GBSの位置・高さ・アンテナパターン・負荷係数が異なる不均一なネットワーク展開に対しても適用可能であり、実用的なUAVパス計画および移動制御シナリオへの応用が可能である。