[論文レビュー] Throughput Maximization for UAV-Enabled Wireless Powered Communication Networks

Lifeng Xie, Jie Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 35被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、無人航空機（UAV）を用いた無線駆動通信ネットワーク（WPCN）を提案し、UAVの軌道と無線リソース割り当てを共同最適化することで、上行リンクの共通スルーレットを最大化する。UAVの移動性を活用してユーザー上空に滞空させ、効率的な下行リンクのエネルギー転送と上行リンク伝送を実現することで、特に「二重近・遠フェアネス問題」を解決する点で、従来の固定APを用いたWPCNを著しく上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

This paper studies an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless powered communication network (WPCN), in which a UAV is dispatched as a mobile access point (AP) to serve a set of ground users periodically. The UAV employs the radio frequency (RF) wireless power transfer (WPT) to charge the users in the downlink, and the users use the harvested RF energy to send independent information to the UAV in the uplink. Unlike the conventional WPCN with fixed APs, the UAV-enabled WPCN can exploit the mobility of the UAV via trajectory design, jointly with the wireless resource allocation optimization, to maximize the system throughput. In particular, we aim to maximize the uplink common (minimum) throughput among all ground users over a finite UAV's flight period, subject to its maximum speed constraint and the users' energy neutrality constraints. The resulted problem is non-convex and thus difficult to be solved optimally. To tackle this challenge, we first consider an ideal case without the UAV's maximum speed constraint, and obtain the optimal solution to the relaxed problem. The optimal solution shows that the UAV should successively hover above a finite number of ground locations for downlink WPT, as well as above each of the ground users for uplink communication. Next, we consider the general problem with the UAV's maximum speed constraint. Based on the above multi-location-hovering solution, we first propose an efficient successive hover-and-fly trajectory design, jointly with the downlink and uplink wireless resource allocation, and then propose a locally optimal solution by applying the techniques of alternating optimization and successive convex programming (SCP). Numerical results show that the proposed UAV-enabled WPCN achieves significant throughput gains over the conventional WPCN with fixed-location AP.

研究の動機と目的

• 固定APを用いた従来のWPCNにおける「二重近・遠フェアネス問題」に対処すること。具体的には、遠方ユーザーがエネルギー効率が低く、上行リンク送信電力が高くなる問題を解決すること。
• UAVの移動性を活用し、軌道最適化による動的配置を可能にすることで、エネルギー転送と通信フェアネスを向上させること。
• 有限の飛行期間内に、すべての地上ユーザー間の最小（共通）上行リンクスルーレットを最大化すること。
• UAVの速度制約およびユーザーのエネルギー中立性制約の下で、UAVの軌道、下行リンクWPT、上行リンクWITリソース割り当てを共同最適化すること。

提案手法

• 制約なしの場合に得られる最適な複数位置滞空解に基づき、順次滞空・移動する軌道設計を提案する。
• 非凸最適化問題を解くために、交互最適化と逐次凸プログラミング（SCP）を適用し、UAV速度制約およびエネルギー中立性制約を満たす。
• 下行リンクおよび上行リンクレート式における非凸項を、一次のテイラー近似を用いて凸化する。
• UAVの軌道を、地上ユーザーおよび中間地点上での滞空フェーズのシーケンスとしてモデル化し、エネルギー効率の回収と情報伝送のバランスを取る。
• 二段階最適化を実装する：まず、速度制限なしで最適な軌道を導出する。次に、反復的精錬を用いて速度制約を組み込む。
• 下行リンクの電力および時間割り当てと、上行リンク伝送スケジューリングを統合し、システムのフェアネスおよびスルーレットを最大化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVの移動性をどのように活用すれば、WPCNにおけるエネルギー効率の回収と上行リンクスルーレットを向上させることができるか？
• RQ2 エネルギー中立性制約があるWPCNにおいて、複数の地上ユーザーを支援するUAVの最適な軌道構造は何か？
• RQ3 UAVの速度制約を組み込むことで、最適な軌道およびシステム性能にどのような影響が生じるか？
• RQ4 逐次凸プログラミング（SCP）アプローチは、UAVの軌道とリソース割り当ての非凸共同最適化を効果的に解けるか？
• RQ5 提案されたUAVを用いたWPCNは、従来の固定APを用いたWPCNと比較して、フェアネスおよびスルーレットの面でどの程度優れているか？

主な発見

• 速度制約なしの最適な軌道は、UAVが有限個の地上位置および各ユーザー上に順次滞空することで構成され、エネルギー転送と上行リンクスルーレットを最大化する。
• SCPに基づく最適化による順次滞空・移動軌道設計は、UAVの速度制約下でも高い性能を達成する。
• 数値結果から、固定APを用いた従来のWPCNと比較して、特に二重近・遠フェアネス問題の解消において顕著なスルーレット向上が得られている。
• 固定APで最適配置を行った場合でさえ、UAVを用いたWPCNはより高い共通スルーレットを達成する。
• 提案手法は効率的に収束し、実用的実装性の高い局所最適解を提供する。