[論文レビュー] Performance Analysis for Practical Unmanned Aerial Vehicle Networks with LoS/NLoS Transmissions

Chang Liu, Ming Ding+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、実用的UAVネットワークにおける性能を、LoS/NLoS伝送状態下での3つのパスロスモデル（高高度、低高度、超低高度）を用いて分析する。3次元ポアソン点過程（3D-PPP）に従うUAVを対象として、覆い確率およびエリアスペクトル効率（ASE）の式を導出。50m高度において、高高度および低高度モデルはほぼ同一の性能を示すが、超低高度モデルは著しく異なる性能を示し、最適なUAV密度が覆い確率およびASEを最大化することが明らかになった。

ABSTRACT

In this paper, we provide a performance analysis for practical unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled networks. By considering both line-of-sight (LoS) and non-line-of-sight (NLoS) transmissions between aerial base stations (BSs) and ground users, the coverage probability and the area spectral efficiency (ASE) are derived. Considering that there is no consensus on the path loss model for studying UAVs in the literature, in this paper, three path loss models, i.e., high-altitude model, low-altitude model and ultra-low-altitude model, are investigated and compared. Moreover, the lower bound of the network performance is obtained assuming that UAVs are hovering randomly according to homogeneous Poisson point process (HPPP), while the upper bound is derived assuming that UAVs can instantaneously move to the positions directly overhead ground users. From our analytical and simulation results for a practical UAV height of 50 meters, we find that the network performance of the high-altitude model and the low-altitude model exhibit similar trends, while that of the ultra-low-altitude model deviates significantly from the above two models. In addition, the optimal density of UAVs to maximize the coverage probability performance has also been investigated.

研究の動機と目的

• 実用的高度（50m～100m）におけるUAVネットワークに適した、高高度、低高度、超低高度のパスロスモデルの妥当性を評価すること。
• LoS/NLoS伝送を想定した3次元UAVネットワークにおける覆い確率およびエリアスペクトル効率（ASE）の解析的式を導出すること。
• UAVを均一なポアソン点過程（HPPP）としてモデル化し、UAVが即座にユーザー上空に移動する理想のトランスポートモデルと比較することで、性能の下限と上限を確立すること。
• 3次元UAVネットワークにおけるLoS/NLoS伝搬を想定した場合の、覆い確率およびASEを最大化する最適なUAV密度を特定すること。

提案手法

• UAV-BSを密度λの3次元ポアソン点過程（3D-PPP）としてモデル化し、性能解析にあたっては固定高度h（例：50m）を仮定する。
• 3つのパスロスモデルを適用：高高度（仰角依存のLoS/NLoS）、低高度（3GPPマクロセルモデル、約32m）、超低高度（3GPPピコセルモデル、約10m）。
• 確率密度関数のLoSおよびNLoSリンクについて、確率的幾何学的手法およびラプラス変換を用いて閉形式の式を導出する。
• 距離分布の統合と、他のUAV-BSからの干渉をラプラス変換を用いて考慮することで、覆い確率およびASEを計算する。
• ランダムなHPPP分布を仮定したUAVを用いた下限と、UAVがユーザー上空に即座に再配置されるトランスポートモデルを用いた上限を確立する。
• 数値積分およびシミュレーションを用いて、モデル間の性能を比較し、解析結果の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実用的UAV高度50mにおける、高高度、低高度、超低高度のパスロスモデルは、ネットワーク性能においてどのように比較されるか？
• RQ2 UAVの移動性がネットワーク性能に与える影響は何か。また、異なるUAV密度におけるASEの上限と下限の差はどのようになるか？
• RQ3 3次元UAVネットワークにおけるLoS/NLoS伝搬を想定した場合、覆い確率およびASEを最大化する最適なUAV密度は何か？
• RQ4 UAVが50mで飛行する場合、3GPP地上パスロスモデル（低高度モデル）はUAVネットワークにおいても有効であるか？
• RQ5 実用的UAV高度における、超低高度モデルの性能は、高高度および低高度モデルとどのように異なるか？

主な発見

• UAVが50m高度に位置する場合、高高度および低高度のパスロスモデルは、覆い確率およびASEの性能がほぼ同一であり、3GPP地上モデルがこの高度でのUAVに適用可能であることを示している。
• 超低高度モデル（例：10m）は、他の2つのモデルと著しく異なる性能トレンドを示し、特に高密度ネットワークにおいて顕著であるため、実用的UAV展開には不適切であると示唆されている。
• 50m高度のUAVにおいて、覆い確率を最大化する最適なUAV密度は、高高度および低高度モデルの両方で約6 UAV-BS/km²であることが確認された。
• ASEは初期には線形に増加するが、高密度領域では増加が鈍り、ある点を過ぎると収益逓減の傾向を示す。
• 低UAV密度（例：10 BS/km²未満）では、下限（ランダムHPPP UAV）と上限（トランスポートUAV）の性能差が最大となり、移動性最適化による潜在的利点が顕著に現れる。
• 高UAV密度（例：100 BS/km²）では、UAV移動性によるASE向上が微小となり、高密度展開下ではネットワーク性能が飽和していることが示された。