[論文レビュー] Resource Allocation for Solar Powered UAV Communication Systems

Yan Sun, Derrick Wing Kwan Ng+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 14被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、太陽光で駆動するマルチキャリアUAV通信システムにおける、サブオプティマルなリソース割り当てアルゴリズムを提案する。3次元UAV位置決め、電力割り当て、サブキャリア割り当てを統合最適化することで、システム合計スループットを最大化する。逐次凸近似を用いることで、動的ユーザー分布および太陽光エネルギー制約下でも、ベースライン手法に比べ顕著に高いスペクトル効率を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we investigate the resource allocation design for multicarrier (MC) systems employing a solar powered unmanned aerial vehicle (UAV) for providing communication services to multiple downlink users. We study the joint design of the three-dimensional positioning of the UAV and the power and subcarrier allocation for maximization of the system sum throughput. The algorithm design is formulated as a mixed-integer non-convex optimization problem, which requires a prohibitive computational complexity for obtaining the globally optimal solution. Therefore, a low-complexity suboptimal iterative solution based on successive convex approximation is proposed. Simulation results confirm that the proposed suboptimal algorithm achieves a substantially higher system sum throughput compared to several baseline schemes.

研究の動機と目的

• 地上インフラが不適切な、遠隔地や災害発生地域において、持続可能で高容量の通信を提供する課題に対処すること。
• 頻繁な充電を要するバッテリー駆動のUAVの限界を克服すること。
• 太陽光で駆動するマルチキャリアUAVシステムにおいて、3次元UAV位置決めと電力およびサブキャリア割り当てを統合最適化することで、システム合計スループットを最大化するフレームワークを設計すること。
• 高高度での十分な太陽光エネルギー収集と、伝搬損失による強い地上機器との通信品質の間の本質的トレードオフを解消すること。
• 通常はグローバルに解けない混合整数非凸最適化問題に対して、計算効率の良い解決策を開発すること。

提案手法

• UAVの3次元位置決め、各サブキャリアごとの電力割り当て、ユーザーへのサブキャリア割り当てを含む、混合整数非凸最適化問題として、システム合計スループット最大化問題を定式化する。
• 太陽光エネルギー収集を飛行高度、大気透過率、曇りの状態の関数としてモデル化し、太陽電池の面積と効率から得られるエネルギー制約を導出する。
• 逐次凸近似（SCA）を適用し、非凸問題を反復的に凸部分問題に近似することで、サブオプティマルだが実用的な解への収束を可能にする。
• エネルギー制約およびサービス品質制約の下で、UAV位置、電力割り当て、サブキャリア割り当てを交互に最適化するブロック反復アルゴリズムを用いる。
• 距離依存伝搬損失およびシャドウイング効果を考慮した、空中から地上へのチャネルの現実的なパスロスモデルを統合する。
• UAVの電力消費と太陽光エネルギーの可用性を最適化に統合し、エネルギー因果性を確保するとともに持続可能な運用を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定またはランダムな設定と比較して、太陽光で駆動するマルチキャリアUAVシステムにおいて、3次元UAV位置決め、電力割り当て、サブキャリア割り当ての統合最適化が、システム合計スループットにどのように寄与するか？
• RQ2 飛行高度が、UAVシステムにおける太陽光エネルギー収集と空中から地上への通信品質のトレードオフに与える影響は何か？
• RQ3 逐次凸近似に基づく本稿のサブオプティマルアルゴリズムは、UAV位置を固定するか、サブキャリア割り当てをランダムにしたベースライン手法と比較して、性能および複雑度においてどのように異なるか？
• RQ4 太陽光エネルギー制約下で、送信電力とユーザー数の増加に伴い、システムスループットはどの程度スケーリングするか？
• RQ5 曇りや大気状態は、太陽光で駆動するUAV通信におけるエネルギー可用性とシステム性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたサブオプティマルアルゴリズムは、特にユーザー数が増加する際、マルチユーザー多重利得を効果的に活用することで、ベースライン手法に比べ顕著に高い平均システム合計スループットを達成する。
• 太陽電池面積を1 m²に固定した場合、最大送信電力が35 dBmまで増加するとシステム合計スループットが上昇するが、その後は高高度での太陽光エネルギー収集の限界により性能が飽和する。
• 太陽電池面積が小さい（例：1 m²）場合、十分なエネルギーを収集するためにはUAVがより高い高度に飛行する必要があり、その結果、伝搬損失が増加し、高電力領域で性能の床（floor）が生じる。
• ベースライン手法1（UAVの位置を原点 (x,y) = (0,0) に固定）は、ユーザーの位置に適応できないため、空間多重利得が制限され、提案手法より低いスループットを達成する。
• ベースライン手法2（ランダムなサブキャリア割り当て）は、公平性を保証するが、リソース利用効率が低く、ユーザー数の増加に対しても改善が見られず、性能が著しく劣る。
• 提案手法は、全テスト設定においてすべてのベースラインを上回り、太陽光で駆動するUAVシステムにおいて、3次元位置決めとリソース割り当て最適化の統合の重要性を明確に示している。