[論文レビュー] On the Performance of Renewable Energy-Powered UAV-Assisted Wireless Communications

Silvia Sekander, Hina Tabassum+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 25被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、UAV支援無線ネットワークにおける太陽光および風力エネルギー収集の閉形式統計モデルを構築し、エネルギーおよびSNRアウトージー確率の正確な分析を可能にする。ハイブリッド太陽光・風力電力の新規モーメント生成関数（MGF）を導出し、エネルギー制約のもとでSNRアウトージーを最小化する最適送信パワーおよび飛行時間を定式化する。

ABSTRACT

We develop novel statistical models of the harvested energy from renewable energy sources (such as solar and wind energy) considering harvest-store-consume (HSC) architecture. We consider three renewable energy harvesting scenarios, i.e. (i) harvesting from the solar power, (ii) harvesting from the wind power, and (iii) hybrid solar and wind power. In this context, we first derive the closed-form expressions for the probability density function (PDF) and cumulative density function (CDF) of the harvested power from the solar and wind energy sources. Based on the derived expressions, we calculate the probability of energy outage at UAVs and signal-to-noise ratio (SNR) outage at ground cellular users. We derive novel closed-form expressions for the moment generating function (MGF) of the harvested solar power and wind power. Then, we apply Gil-Pelaez inversion to evaluate the energy outage at the UAV and signal-to-noise-ratio (SNR) outage at the ground users. We formulate the SNR outage minimization problem and obtain closed-form solutions for the transmit power and flight time of the UAV. In addition, we derive novel closed-form expressions for the moments of the solar power and wind power and demonstrate their applications in computing novel performance metrics considering the stochastic nature of the amount of harvested energy as well as energy arrival time. These performance metrics include the probability of charging the UAV battery within the flight time, average UAV battery charging time, probability of energy outage at UAVs, and the probability of eventual energy outage (i.e. the probability of energy outage in a finite duration of time) at UAVs.

研究の動機と目的

• UAVネットワークにおける太陽光および風力源からの確率的収集エネルギーを、収集・貀장・消費（HSC）アーキテクチャを用いてモデル化すること。
• 収集された太陽光および風力電力の確率密度関数（PDF）および累積分布関数（CDF）の閉形式表現を導出すること。
• 途切れ途切れの再生可能エネルギー源のもとで、UAVおよび地上ユーザーにおけるエネルギーアウトージーおよびSNRアウトージー確率を分析すること。
• エネルギー因果性制約のもとでSNRアウトージーを最小化する問題を定式化し、閉形式解を用いて解くこと。
• バッテリー充電時間、最終的エネルギーアウトージー確率、飛行時間内での充電確率といった新たな性能指標を導入すること。

提案手法

• 太陽放射の切り捨て正規分布モデルを用いて、収集された太陽光電力のPDFおよびCDFを導出する。
• 風速にワイブル分布を適用し、非線形変換を適用して収集電力のPDFを導出する。
• ラプラス変換および特殊関数を用いて、太陽光および風力電力の新規閉形式MGF表現を開発する。
• ギル・ペラエス逆変換公式を適用し、導出されたMGFからエネルギーアウトージーおよびSNRアウトージー確率を計算する。
• モーメント生成関数（MGF）の逆変換および積分恒等式を用いて、バッテリー充電時間や最終的エネルギーアウトージーといった性能指標を計算する。
• エネルギー因果性制約のもとで、最適送信パワーおよび飛行時間の閉形式表現を導出することで、SNRアウトージー最小化問題を解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HSCアーキテクチャ下で、UAVネットワークにおける収集された太陽光および風力電力の統計的分布は何か？
• RQ2 太陽光および風力電力のモーメント生成関数（MGF）は、エネルギーおよびSNRアウトージー確率の正確な計算をどのように可能にするか？
• RQ3 エネルギー因果性制約のもとで、SNRアウトージーを最小化する最適送信パワーおよび飛行時間は何か？
• RQ4 飛行時間内にUAVバッテリーを充電する確率は何か？ これは収集エネルギーのダイナミクスにどのように依存するか？
• RQ5 最終的エネルギーアウトージー確率とは何か？ すなわち、有限時間スパンにおけるエネルギーアウトージーの発生確率は何か？

主な発見

• 誤差関数および正規分布を含む積分を用いて、太陽光電力のMGFの閉形式表現を導出する。
• 風力電力に関しては、変数変換および級数展開を用いて、ガンマ関数を含む無限級数としてMGFを表現する。
• エネルギーOUTAGE確率はギル・ペラエス逆変換を用いて計算され、確率的エネルギー到着のもとで正確なOUTAGE分析を可能にする。
• SNRアウトージー最小化問題の解は、収集エネルギー統計に依存する閉形式解として得られ、最適送信パワーおよび飛行時間の表現が得られる。
• 飛行時間内でのバッテリー充電確率が導出され、収集エネルギーの分布および飛行時間に依存することが示された。
• 数値結果により、解析的表現の妥当性が検証され、最適飛行時間および送信パワーが時間帯および風速の変動に敏感であることが明らかになった。