[論文レビュー] UAV-Aided Wireless Communication Designs With Propulsion Energy Limitations

Subin Eom, Hoon Lee+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 14被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、推力エネルギー制約下でのマルチグランドノードUAV支援通信において、UAVの軌道、速度、加速度、および上行リンク送信電力を共同最適化する手法を提案する。逐次凸近似（SCA）を用いることで、現実的なエネルギー制限のもとで移動体と電力の共同管理が可能となり、性能向上が顕著に得られる。エネルギー効率は109%向上し、ベースライン手法比で259%の向上を達成した。

ABSTRACT

This paper studies unmanned aerial vehicle (UAV) aided wireless communication systems where a UAV supports uplink communications of multiple ground nodes (GNs) while flying over the area of the interest. In this system, the propulsion energy consumption at the UAV is taken into account so that the UAV's velocity and acceleration should not exceed a certain threshold. We formulate the minimum average rate maximization problem and the energy efficiency (EE) maximization problem by jointly optimizing the trajectory, velocity, and acceleration of the UAV and the uplink transmit power at the GNs. As these problems are non-convex in general, we employ the successive convex approximation (SCA) techniques. To this end, proper convex approximations for the non-convex constraints are derived, and iterative algorithms are proposed which converge to a local optimal point. Numerical results demonstrate that the proposed algorithms outperform baseline schemes for both problems. Especially for the EE maximization problem, the proposed algorithm exhibits about 109 % gain over the baseline scheme.

研究の動機と目的

• UAVの推力エネルギーの実用的制限が、無線通信システムにおける運用効率に与える影響を解消すること。
• UAVの推力エネルギー制約下での最小平均レート最大化問題とエネルギー効率（EE）最大化問題を定式化すること。
• UAVの軌道、速度、加速度、およびグランドノードの上行リンク送信電力を共同最適化することで、現実的な飛行ダイナミクスのもとでシステム性能を向上させること。
• 非凸性を克服するため、凸の代理関数を用い、反復的なSCAベースのアルゴリズムを導入すること。
• 円形軌道や制約なしのレート最大化といったベースライン手法と比較して、レートおよびEEの両指標において優れた性能を示すこと。

提案手法

• 複数のグランドノードと1台のUAVを有するUAV支援上行リンク通信システムを定式化し、空中から地上へのチャネルモデルと干渉を考慮する。
• 軌道と送信電力最適化を分離するために補助変数を導入し、推力エネルギー制約下での共同設計を可能にする。
• 非凸最適化問題を反復的に解くために逐次凸近似（SCA）を適用し、非凸制約を凸の代理関数に近似する。
• UAVとグランドノード間の距離の逆数の二乗といった、主要な非凸項に対して凸の代理関数を導出することで、局所最適解への収束を保証する。
• 最小レート最大化問題およびEE最大化問題の両方に対して、反復的アルゴリズムを設計し、SCAフレームワークにより収束が保証される。
• UAVの速度と加速度に依存する推力エネルギーモデルの凸近似を用いることで、軌道の物理的妥当性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVの推力エネルギー制約を組み込むことで、上行リンクマルチノードシステムにおける最適UAV軌道設計と送信電力割り当てにどのような影響を与えるか？
• RQ2 UAVの軌道、速度、加速度、およびグランドノードの上行リンク電力の共同最適化は、現実的なエネルギー制限下でシステム性能を向上させることができるか？
• RQ3 円形軌道や制約なしのレート最大化といったベースライン手法と比較して、SCAベースの共同最適化によりどの程度の性能向上が達成可能か？
• RQ4 推力エネルギーを明示的に考慮した場合、スペクトル効率とエネルギー効率のトレードオフはどのように現れるか？
• RQ5 非凸制約に対する凸の代理関数は、UAV移動体制御と電力制御設計において、局所最適解への収束をどの程度可能にするか？

主な発見

• エネルギー効率最大化のための提案されたSCAベースのアルゴリズムは、円形軌道ベースライン手法と比較して約109%高いEEを達成した。
• EE最大化アルゴリズムは、推力エネルギー制限を無視する制約なしの最小レート最大化設計と比較して、259%の性能向上を示した。
• 最小レート最大化アルゴリズムは、推力エネルギー制約下でも、特に平均レートの観点でベースライン手法を顕著に上回った。
• 提案されたEE設計におけるUAV軌道は、低速で滑らかな加速プロファイルを示し、推力エネルギーの消費を最小限に抑えた。
• UAV移動体と送信電力の共同最適化により、ノード間干渉が低減され、スペクトル効率およびエネルギー効率が向上した。
• 数値結果により、提案されたアルゴリズムが局所最適解に収束し、レートおよびエネルギー効率の両指標で顕著な向上を示すことが確認された。