[論文レビュー] UAV Trajectory and Communication Co-design: Flexible Path Discretization and Path Compression

Yijun Guo, Changsheng You+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 14, 2020

UAV Applications and Optimization参考文献 28被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、無人航空機（UAV）の軌道と通信の共同設計における計算複雑性を低減するため、柔軟なパス離散化（FPD）およびパス圧縮（PC）フレームワークを提案する。設計可能なウェイポイントの部分集合のみを最適化し、基本パスを用いて軌道表現を圧縮することで、著しく削減された設計変数でほぼ最適なレート性能を達成し、従来の時間およびパス離散化手法を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

The performance optimization of UAV communication systems requires the joint design of UAV trajectory and communication efficiently. To tackle the challenge of infinite design variables arising from the continuous-time UAV trajectory optimization, a commonly adopted approach is by approximating the UAV trajectory with piecewise-linear path segments in three-dimensional (3D) space. However, this approach may still incur prohibitive computational complexity in practice when the UAV flight period/distance becomes long, as the distance between consecutive waypoints needs to be kept sufficiently small to retain high approximation accuracy. To resolve this fundamental issue, we propose in this paper a new and general framework for UAV trajectory and communication co-design. First, we propose a flexible path discretization scheme that optimizes only a number of selected waypoints (designable waypoints) along the UAV path for complexity reduction, while all the designable and non-designable waypoints are used in calculating the approximated communication utility along the UAV trajectory for ensuring high trajectory discretization accuracy. Next, given any number of designable waypoints, we propose a novel path compression scheme where the UAV 3D path is first decomposed into three one-dimensional (1D) sub-paths and each sub-path is then approximated by superimposing a number of selected basis paths weighted by their corresponding path coefficients, thus further reducing the path design complexity. Finally, we provide a case study on UAV trajectory design for aerial data harvesting from distributed ground sensors, and numerically show that the proposed schemes can significantly reduce the UAV trajectory design complexity yet achieve favorable rate performance as compared to conventional path/time discretization schemes.

研究の動機と目的

• 連続時間軌道における無限の設計変数に起因するUAV軌道最適化の高計算複雑性に対処すること。
• 3次元UAVパス離散化における最適化対象ウェイポイント数を削減しつつ、通信精度を損なわないこと。
• 軌道を基本パスの重み付き重ね合わせとして表現することで、設計変数をさらに削減するパス圧縮スキームの開発。
• 現実的なチャネルモデル下でのUAV軌道と通信の効率的共同最適化を可能にすること。
• 従来の時間離散化（TD）およびパス離散化（CPD）手法と比較して、優れた性能-複雑性トレードオフを示すこと。

提案手法

• 設計可能なウェイポイントの一部のみを最適化し、通信有効度の計算にはすべてのウェイポイントを用いる、柔軟なパス離散化（FPD）を提案。
• 3次元UAVパスを3つの1次元部分パスに分解し、各々を選択された基本パスの重ね合わせで近似するパス圧縮（PC）スキームを導入。
• 設計変数の数を設計可能なウェイポイント数未満に抑えるために、基本パス選択戦略を用いる。
• ブロック座標降下（BCD）法を用い、新しい離散化および圧縮フレームワーク下でUAV軌道と通信パラメータを反復的に最適化。
• 勾配とリプシッツ連続性を用いて導出された有限和近似誤差バウンドを用い、高い軌道離散化精度を保証。
• 確率的LoSチャネルモデルを用いたUAVデータハーベスティングシナリオにおいて、数値シミュレーションを用いて性能と複雑性を比較してフレームワークを検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 柔軟なパス離散化スキームは、高い軌道離散化精度を維持しつつ、最適化対象ウェイポイント数を削減できるか？
• RQ2 基本パスの重ね合わせによるパス圧縮は、UAV軌道最適化における設計変数数をさらに削減できるか？
• RQ3 提案されたFPD-PCフレームワークは、従来の時間離散化（TD）および従来のパス離散化（CPD）と比較して、レート性能および計算複雑性の面で優れているか？
• RQ4 複雑性と性能のバランスを最適化するには、設計可能なウェイポイント数と基本パス数の最適な組み合わせは何か？
• RQ5 設計変数数を削減しても、提案フレームワークは高い通信有効度を維持できるか？

主な発見

• 提案されたFPD-PCスキームは、従来のTDおよびCPD手法と比較して、著しく低い計算複雑性でほぼ最適なレート性能を達成する。
• 4つの設計可能なウェイポイントと4つの基本パスを用いる場合、CPD（10ウェイポイント）と比較して設計変数を60％削減できる。
• 有限和近似誤差は $\frac{1}{2}D_u\Delta_{\text{max}}^U T$ で有界であり、高い軌道離散化精度を保証する。
• 数値結果から、設計可能なウェイポイント数が少なすぎると（例：$J=2$）顕著なレート損失が生じ、逆に多すぎると（例：$J=10$）自由度が制限されることが示された。
• パス圧縮スキームは、設計可能なウェイポイント数未満のパス係数数に効果的に削減でき、効率的な軌道表現を可能にする。
• フレームワークは一般性を有し、確率的LoSおよびRicianフェージングを含むさまざまなUAV通信シナリオおよびチャネルモデルに適用可能である。