[論文レビュー] Towards 6G with Connected Sky: UAVs and Beyond

Mohammad Mozaffari, Xingqin Lin+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2021

UAV Applications and Optimization参考文献 6被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、地上のセルラー通信システムと非地上ネットワーク（NTN）を統合することで、6Gネットワークにおける無人航空機（UAV）のシームレスで安全かつ信頼性の高い接続を実現するセルラー通信ネットワークフレームワークを提案する。AIを活用した最適化により、高高度での飛行接続を可能にする。3GPPが進化させたNRと人工衛星および高高度プラットフォームを組み合わせることで、UAV固有の課題（干渉、移動体管理、カバレッジギャップ）を克服でき、将来の6Gアプリケーションに向けた真の接続可能で空の世界を実現する。

ABSTRACT

The large-scale and ever-growing use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in a wide range of applications is foreseen to be a major part of beyond 5G and 6G wireless networks in the next decade. The effective support of such massive deployment of UAVs requires offering reliable, secure, and cost-effective wireless connectivity. In this regard, cellular networks play essential roles in serving UAVs acting as flying user equipments. While the cellular networks provide promising connectivity solutions for UAVs, enabling robust UAV operations faces several challenges. In this paper, an overview of key barriers and design considerations of widespread commercial use of flying UAVs are presented along with their potential solutions. In addition, we discuss how cellular networks can support UAVs by relying on their advanced features, network intelligence, key enabling technologies for beyond 5G and 6G, and exploiting new tools from machine learning. Finally, we shed light on offering wireless services to high altitudes and the integration of non-terrestrial networks with terrestrial networks towards limitless connectivity in 6G.

研究の動機と目的

• 6Gネットワークにおける大規模な商業的UAV展開のための主な障壁（安全性、交通管制、セキュリティ）を特定し、それらに対処すること。
• 地上のセルラー通信ネットワークへのUAVの統合に伴う課題、特に高高度および高移動性に起因する干渉、移動体管理およびハンドオーバーの問題を分析すること。
• セルラー通信ネットワークの知能、AI/機械学習、および非地上ネットワーク（NTN）の統合を活用した、堅牢なUAV接続のためのソリューションを提案すること。
• A2GおよびNTN技術を用いた高高度航空機への無線接続の拡張の実現可能性と利点を検討すること。
• 地上ネットワークと非地上ネットワークを統合したアーキテクチャを6Gの基盤とすることを提唱すること。これにより、制限のない、回復力のある接続性が実現される。

提案手法

• 3GPPリリース15以降の規格を活用し、UAV-UE（空中ユーザー設備）に最適化されたビームフォーミングおよび移動体管理を備えたNRの適応を実施する。
• ネットワークエッジにAIおよび機械学習を導入し、衝突回避、画像処理、動的リソース割り当てといったリアルタイムなUAVアプリケーションを実現する。
• 地上のマクロセルおよびスモールセルと、高高度プラットフォームステーション（HAPS）および衛星回線を統合したハイブリッドネットワークアーキテクチャを提案し、カバレッジを拡張する。
• UAVおよび商業機向けに高容量・低遅延通信を支援する専用A2G（空から地上）ネットワークモデルを導入する。
• チャネルモデリングおよびシステムレベルのシミュレーションを活用し、UAV-BSリンクにおける視線（LoS）および非視線（non-LoS）状態下での性能を評価する。
• 無人航空機システムの交通管理（UTM）をセルラー回線コアネットワークと統合し、飛行の安全性と規制遵守を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高高度のUAVが有する特異な電波伝搬特性および移動体特性に対応するために、セルラー通信ネットワークはどのように変更されるべきか？
• RQ2 高い移動性と干渉が生じる動的な環境において、AIおよび機械学習はUAV接続の最適化にどのような役割を果たすのか？
• RQ3 人工衛星およびHAPSを含む非地上ネットワーク（NTN）は、地上ネットワークとどのように補完され、広域にわたるシームレスなUAV接続を実現するのか？
• RQ4 UAVおよび商業機の両方のための信頼性の高い、低遅延A2G通信を実現するにあたり、主な技術的および運用上の課題は何か？
• RQ5 3GPPが進化させた5G NRは、NTNをサポートするようにどのように拡張され、6Gシステムにおいて地上リンクと衛星リンクの間でシームレスなハンドオーバーを実現するのか？

主な発見

• UAVは高高度に位置するため、基地局との間で強い視線（LoS）リンクを形成する。これにより信号強度が向上するが、特にUAVが密集して運用される状況では、セル間干渉が増加する。
• 地上ユーザーを想定して最適化されたセルラー通信ネットワークは、UAVのサポートにおいて顕著な課題を抱える。高スループット移動体、ビームフォーミングパターンの不一致、上行リンク／下行リンクの干渉が原因で、新たなハンドオーバーおよびビーム管理戦略の導入が不可欠である。
• 地上インfraが整備されていない地域や高高度地域へのカバレッジ拡張を実現するには、LEO、MEO、GEO衛星および高高度プラットフォーム（HAPS）を含む非地上ネットワーク（NTN）の統合が不可欠である。
• 3GPPはNRをNTN向けに適応させる点で顕著な進展を遂げており、リリース15で研究が完了し、リリース17では衛星および航空機リンクの完全なサポートを実現するための作業が継続されている。
• AI駆動のエッジコンピューティングにより、地上またはUEに近接してデータを処理することで、低遅延で検索救助、点検、編隊飛行といったUAVアプリケーションが実現可能になる。
• A2GとNTNを統合したハイブリッドアーキテクチャ、例えば欧州航空ネットワーク（European Aviation Network）は、特に海洋や孤立地域をカバーするシームレスな機内接続の実現可能なモデルを示している。