[論文レビュー] Power Efficient Visible Light Communication (VLC) with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)

Yang Yang, Mingzhe Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2019

Optical Wireless Communication Technologies参考文献 9被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、照明およびデータレート制約を満たしつつ送信電力を最小化するため、VLC搭載ドローン（UAV）の電力効率の良い展開フレームワークを提案する。問題を最小包含円と最小サイズクラスタリングの部分問題に分解し、反復的に解を改善することで、固定位置ベースラインと比較して総電力消費を最低53.8％削減する。

ABSTRACT

A novel approach that combines visible light communication (VLC) with unmanned aerial vehicles (UAVs) to simultaneously provide flexible communication and illumination is proposed. To minimize the power consumption, the locations of UAVs and the cell associations are optimized under illumination and communication constraints. An efficient sub-optimal solution that divides the original problem into two sub-problems is proposed. The first sub-problem is modeled as a classical smallest enclosing disk problem to obtain the optimal locations of UAVs, given the cell association. Then, assuming fixed UAV locations, the second sub-problem is modeled as a min-size clustering problem to obtain the optimized cell association. In addition, the obtained UAV locations and cell associations are iteratively optimized multiple times to reduce the power consumption. Numerical results show that the proposed approach can reduce the total transmit power consumption by at least 53.8% compared to two baseline algorithms with fixed UAV locations.

研究の動機と目的

• 通信と照明を同時に行うVLCおよびUAVネットワークにおける共同最適化の欠如に対処する。
• 厳密なユーザーのデータレートおよび照度レベルの制約下で、VLC対応UAVネットワークの総送信電力を最小化する。
• 計算が容易に行えるように、UAV位置とセル接続最適化を分離するスケーラブルで準最適なソリューションを開発する。
• UAV位置とユーザー接続の反復的最適化により、顕著な電力節約を実証する。
• 捜索救助、災害回復、都市安全応用の分野における実用的展開フレームワークを提供する。

提案手法

• 照明および通信制約下での電力最小化問題を、2段階の準最適アプローチを用いて定式化する。
• UAV位置最適化を、関連ユーザーまでの最大距離を最小化する古典的な最小包含円問題としてモデル化する。
• UAV位置を固定し、グリーディアルゴリズムを用いて最小サイズクラスタリング問題としてセル接続問題を解く。
• UAV配置のための最小包含円を効率的に計算するために、確率的インクリメンタル構築法を適用する。
• UAV位置とユーザー接続の最適化を交互に繰り返し、収束性および電力効率を向上させる。
• リンク品質を正確に表現するため、距離、入射角、光学集光率を組み込んだVLCチャネル利得モデルを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 VLC搭載UAVネットワークにおける電力消費を最小化するために、UAV位置とユーザー接続をどのように共同最適化できるか？
• RQ2 照明制約が、UAVベースのVLCシステムにおける必要最小電力に与える影響は何か？
• RQ3 UAV位置とセル接続の反復的最適化は、固定位置方式と比較してどのように電力効率を向上させるか？
• RQ4 UAV展開の柔軟性を活用することで、ユーザーのデータレートおよび照度要件を満たしつつ、総電力消費をどれほど低減できるか？
• RQ5 複数UAVを用いたVLCネットワークにおいて、UAV配置とユーザー接続を共同最適化することで、どの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• 提案アルゴリズムは、UAV位置を固定した静的ベースラインアルゴリズムと比較して、総送信電力を最低53.8％削減する。
• UAV高さ8メートルの条件下で、提案手法は静的アルゴリズム1（SA1）と比較して57.14％、静的アルゴリズム2（SA2）と比較して60％の電力削減を達成する。
• 高度が上昇する（例：12メートル）と、カバー範囲が広がるためUAV数が減少し、電力効率が向上する。
• アルゴリズムは、すべてのテストシナリオにおいて、すべてのユーザーがデータレートおよび照度制約を満たしており、一部のユーザーは閾値を丁度満たしている。
• 反復的最適化プロセスは安定した解に収束し、動的展開環境における頑健性とスケーラビリティを示している。
• UAV配置に最小包含円アプローチを適用すると、特に非一様なユーザー分布において、中心配置方式を著しく上回る性能を発揮する。