[논문 리뷰] 3D Trajectory Optimization in Rician Fading for UAV-Enabled Data Harvesting

Changsheng You, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 14.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 36인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 라이시안 fading 채널에서 UAV 기반 데이터 수확을 위한 3차원 경로 최적화 프레임워크를 제안한다. 여기서 유효 fading 전력은 비볼록성을 다루기 위해 로지스틱 함수를 통해 근사된다. 이 방법은 블록 좌표 강하법과 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 사용하여 UAV 스케줄링, 수평 및 수직 경로를 함께 최적화하며, 현실적인 fading 조건에서 라이트오브사이트(LoS) 전용 모델보다 뛰어난 데이터 수집 속도를 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we consider a UAV-enabled WSN where a flying UAV is employed to collect data from multiple sensor nodes (SNs). Our objective is to maximize the minimum average data collection rate from all SNs subject to a prescribed reliability constraint for each SN by jointly optimizing the UAV communication scheduling and three-dimensional (3D) trajectory. Different from the existing works that assume the simplified line-of-sight (LoS) UAV-ground channels, we consider the more practically accurate angle-dependent Rician fading channels between the UAV and SNs with the Rician factors determined by the corresponding UAV-SN elevation angles. However, the formulated optimization problem is intractable due to the lack of a closed-form expression for a key parameter termed effective fading power that characterizes the achievable rate given the reliability requirement in terms of outage probability. To tackle this difficulty, we first approximate the parameter by a logistic ('S' shape) function with respect to the 3D UAV trajectory by using the data regression method. Then the original problem is reformulated to an approximate form, which, however, is still challenging to solve due to its non-convexity. As such, we further propose an efficient algorithm to derive its suboptimal solution by using the block coordinate descent technique, which iteratively optimizes the communication scheduling, the UAV's horizontal trajectory, and its vertical trajectory. The latter two subproblems are shown to be non-convex, while locally optimal solutions are obtained for them by using the successive convex approximation technique. Last, extensive numerical results are provided to evaluate the performance of the proposed algorithm and draw new insights on the 3D UAV trajectory under the Rician fading as compared to conventional LoS channel models.

연구 동기 및 목표

• 신뢰성 제약 조건 하에 UAV 기반 WSN에서 모든 센서 노드의 최소 평균 데이터 수확 속도를 최대화하기 위해.
• 닫힌 형태의 유효 fading 전력이 없는 탓에 3차원 경로 최적화의 비가소성 문제를 해결하기 위해.
• UAV-센서 노드(SN)의 고도 각도에 따라 라이시안 인자(Rician factor)를 함수로 모델링하여 실생활 도시/근교 환경의 전파 조건을 반영하기 위해.
• UAV 통신 스케줄링, 수평 경로, 수직 비행 프로파일을 함께 최적화할 수 있는 다루기 쉬운 알고리즘을 개발하기 위해.
• 실제 fading 환경에서 기존 2차원 LoS 전용 모델 대비 3차원 경로 설계가 성능 향상에 기여하는지를 입증하기 위해.

제안 방법

• 데이터 회귀를 통해 라이시안 채널의 유효 fading 전력을 로지스틱(S자형) 함수로 근사함으로써 최적화의 수월성을 확보한다.
• 원래의 비볼록 문제를 반복 최적화에 적합한 근사 형태로 재구성한다.
• 블록 좌표 강하법을 적용하여 통신 스케줄링, 수평 경로, 수직 경로의 세 하위 문제를 순차적으로 최적화한다.
• 비볼록 수평 및 수직 경로 하위 문제를 국소적으로 해결하기 위해 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 사용한다.
• SCA를 통해 속도 표현식에 대한 볼록 하한을 유도함으로써 수렴을 보장하고, 부분 최적 해를 확보한다.
• 고도에 대한 라이트오브사이트(LoS) 성분 함수의 볼록성에 기반한 속도 제약 조건의 볼록 완화를 시행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 3차원 경로 최적화는 라이시안 fading 조건에서 2차원 LoS 전용 모델 대비 UAV 기반 WSN의 데이터 수확 속도에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 로지스틱 함수는 UAV-센서 노드(SN)의 고도 각도에 따라 라이시안 채널의 유효 fading 전력을 정확하게 근사할 수 있는가?
• RQ3 실제 fading 조건 하에서 수직 비행 프로파일은 신뢰성과 데이터 속도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 알고리즘은 다중 센서 환경에서 데이터 수확의 공정성과 시스템 스루풋을 어떻게 균형 잡는가?
• RQ5 실제 fading 환경에서 경로 복잡도, 계산 비용, 성능 향상 사이의 주요 상충 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 특히 다중 경로 fading이 뚜렷한 도시 유사 환경에서 기존 2차원 LoS 전용 경로 설계보다 더 높은 최소 평균 데이터 수확 속도를 달성한다.
• 3차원 경로 설계는 고도 적응을 통한 링크 품질 제어를 가능하게 하여 센서 노드 간 공정성에 상당한 기여를 한다.
• 유효 fading 전력의 로지스틱 근사는 실측 채널 데이터와 매우 유사하게 일치하여 정확하고 효율적인 최적화를 가능하게 한다.
• 수직 경로 최적화는 고정 고도 설계 대비 상당한 성능 향상을 제공하며, 특히 블로킹 확률이 높은 지역에서 두드러진다.
• 순차적 볼록 근사 접근법은 신뢰성 있게 수렴하며, 강력한 실용적 성능을 보이는 부분 최적 해를 도출한다.
• 수치 결과는 이상적인 LoS 모델에 비해 라이시안 fading 모델이 더 보수적이고 현실적인 성능 예측을 제공함을 확인한다.