[論文レビュー] Radio Map Based 3D Path Planning for Cellular-Connected UAV

Shuowen Zhang, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 37被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、セルラー接続型無人航空機（UAV）のための電波マップベースの3次元経路計画フレームワークを提案し、飛行距離を最小化するとともに、関連する地上基地局（GBS）との間で所定のSINRを確保することを目的としている。大規模路損と干渉モデルから3次元SINRマップを構築することで、グラフ理論における最短経路問題（SPP）の定式化により最適経路を導出する。グリッド量子化手法を用いることで、性能のトレードオフを維持したまま計算複雑性を低減する。

ABSTRACT

In this paper, we study the three-dimensional (3D) path planning for a cellular-connected unmanned aerial vehicle (UAV) to minimize its flying distance from given initial to final locations, while ensuring a target link quality in terms of the expected signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at the UAV receiver with each of its associated ground base stations (GBSs) during the flight. To exploit the location-dependent and spatially varying channel as well as interference over the 3D space, we propose a new radio map based path planning framework for the UAV. Specifically, we consider the channel gain map of each GBS that provides its large-scale channel gains with uniformly sampled locations on a 3D grid, which are due to static and large-size obstacles (e.g., buildings) and thus assumed to be time-invariant. Based on the channel gain maps of GBSs as well as their loading factors, we then construct an SINR map that depicts the expected SINR levels over the sampled 3D locations. By leveraging the obtained SINR map, we proceed to derive the optimal UAV path by solving an equivalent shortest path problem (SPP) in graph theory. We further propose a grid quantization approach where the grid points in the SINR map are more coarsely sampled by exploiting the spatial channel/interference correlation over neighboring grids. Then, we solve an approximate SPP over the reduced-size SINR map (graph) with reduced complexity. Numerical results show that the proposed solution can effectively minimize the flying distance/time of the UAV subject to its communication quality constraint, and a flexible trade-off between performance and complexity can be achieved by adjusting the grid quantization ratio in the SINR map. Moreover, the proposed solution significantly outperforms various benchmark schemes without fully exploiting the channel/interference spatial distribution in the network.

研究の動機と目的

• セルラー接続型UAVの干渉に配慮した3次元経路計画の課題に対処し、信頼性の高い空中・地上通信を確保する。
• 所定の信号対干渉加算ノイズ比（SINR）制約下で、初期位置から終了位置までのUAVの飛行距離を最小化する。
• 3次元都市環境における空間的に変化するチャネルおよび干渉特性を活用して、経路計画の性能を向上させる。
• SINRマップ表現におけるグリッド量子化を通じて、柔軟な性能-複雑性トレードオフを実現する。
• 空間的チャネルおよび干渉分布の完全な活用が欠如しているベンチマーク手法に優る。

提案手法

• 均一にサンプリングされたUAV位置の3次元グリッドを構築し、各グリッド点への各地上基地局（GBS）からの大規模路損に基づくチャネル利得を計算する。
• GBSの負荷係数を組み込み、各3次元グリッド点における期待SINRを計算し、3次元SINRマップを形成する。
• UAVの経路計画をグラフ理論における最短経路問題（SPP）としてモデル化し、ノードを実現可能な3次元グリッド点、エッジを関連する距離を持つ遷移として定義する。
• 空間相関を活用してSINRマップを粗くすることで、グリッド量子化を適用し、グラフサイズと計算複雑性を低減する。
• 標準的なアルゴリズム（例：Dijkstra法）を用いて低減されたグラフ上でSPPを解き、近似的に最適だが効率的な経路を取得する。
• 通信障害（最大 $O_T = 50$ m の経路長まで許容）を許容するアウトージー耐性バージョンにフレームワークを拡張し、より多くの実現可能な飛行領域にアクセスし、総距離を短縮する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 セルラー接続型UAVのための3次元経路計画は、飛行距離を最小化するとともに所定のSINRを維持するためにどのように最適化できるか？
• RQ2 複数のGBSからの空間相関のあるシャドウイングおよび干渉は、UAVの経路実現可能性と性能にどのような影響を与えるか？
• RQ3 3次元空間全体にわたり大規模なチャネルおよび干渉特性を効率的に表現するためのラジオマップは、どのように構築できるか？
• RQ4 リアルタイムUAV経路計画におけるSINRマップ構築におけるグリッド量子化の性能-複雑性トレードオフは何か？
• RQ5 アウトージー耐性のある経路計画アプローチは、低SINR領域における短時間の通信障害を許容することで、飛行距離を短縮できるか？

主な発見

• 提案された最適経路計画ソリューションは、SINR目標 $\bar{\gamma}_{\mathrm{T}} = -0.2$ dB の下で945.924 mの飛行距離を達成した。
• アウトージー耐性のある経路計画バージョンは、同じSINR目標および $O_T = 50$ m の障害許容範囲下で飛行距離を933.210 mに短縮し、より高い効率性を示した。
• グリッド量子化手法により、空間的分解能を制御することで、計算複雑性を顕著に低減しつつ、ほぼ最適な性能を維持できた。
• 数値結果から、本手法は干渉およびチャネル利得の空間的分布を完全に活用しないベンチマーク手法を上回ることを示した。
• SINRマップは、ビームダウンチルトに起因する非単調な路損行動やカバレッジホールを効果的に捉えており、複雑な都市環境でも正確な経路選択を可能にした。
• SINRマップにおけるグリッド量子化比を調整することで、性能と複雑性の間の柔軟なトレードオフをフレームワークがサポートできる。