[논문 리뷰] A Stochastic Geometry Model of Backhaul and User Coverage in Urban UAV Networks

Boris Galkin, Jacek Kibiłda외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 09.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 17인용 수 39

한 줄 요약

이 논문은 도시형 무인항공기(UAV) 네트워크에서 차단, 간섭 및 안테나 방사성 등을 고려하여 공동 백홀 및 사용자 커버리지 분석을 위한 확률적 기하학 모델을 제안한다. 사용자 커버리지 확률에 대한 닫힌 형태의 수식을 유도하고, 커버리지가 최대가 되는 최적의 UAV 고도가 존재하며, 이는 지상 사용자를 서비스하는 동안 백홀 조건을 만족하기 위해 UAV가 스스로 고도를 조정함으로써 성능이 유지됨을 보여준다.

ABSTRACT

Wireless access points on unmanned aerial vehicles (UAVs) are being considered for mobile service provisioning in commercial networks. To be able to efficiently use these devices in cellular networks it is necessary to first have a qualitative and quantitative understanding of how their design parameters reflect on the service quality experienced by the end user. In this paper we model a network of UAVs operating at a certain height above ground to provide wireless service within coverage areas shaped by their directional antennas, with the UAVs using the existing terrestrial base station network for wireless backhaul. We provide an analytical expression for the coverage probability experienced by a typical user as a function of the UAV parameters. Using our derivations we demonstrate the existence of an optimum UAV height which maximises the end user coverage probability. We then explore a scenario where the UAVs adjust their individual heights to meet their backhaul requirements while at the same time attempting to maximise the coverage probability of the end user on the ground.

연구 동기 및 목표

• 도시 환경에서 확률적 기하학을 사용하여 UAV 백홀 및 사용자 커버리지의 공동 영향을 모델링하기.
• UAV 고도, 안테나 빔폭, 환경 파라미터가 최종 사용자 커버리지 확률에 미치는 영향을 정량화하기.
• 밀집된 도시 배치에서 UAV 백홀 신뢰성과 사용자 서비스 품질 간의 상호 상충 관계 분석하기.
• UAV가 스스로 고도를 조정하여 백홀 요구사항을 충족시키면서도 지상 사용자 커버리지를 최대화할 수 있는지 평가하기.

제안 방법

• 건물의 무작위 높이와 위치로 표현된 지면 위에 UAV를 포아송 점 프로세스로 모델링하기.
• 확률적 기하학을 사용하여 UAV-사용자 및 UAV-백홀 링크에서 발생하는 간섭의 라플라스 변환 유도하기.
• 링크 기하학 및 건물 밀도에 기반한 일반화된 나카가미-m fading 및 라인오브사이트(LOS) 확률 모델 통합하기.
• UAV 고도, 밀도, 빔폭, SINR 임계값에 따라 변하는 일반 사용자 커버리지 확률에 대한 닫힌 형태의 수식 유도하기.
• 간섭 분석을 위해 라플라스 변환의 고차 미분을 계산하기 위해 Faà di Bruno의 공식 적용하기.
• 다양한 UAV 고도, 밀도 및 환경 조건 하에서 수치 시뮬레이션을 통해 분석 결과 검증하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 차단 및 간섭이 존재하는 도시 환경에서 사용자 커버리지 확률을 최대화하는 최적의 UAV 고도는 무엇인가?
• RQ2 UAV 고도와 지상 기지국의 분포가 UAV 백홀 신뢰성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 UAV가 스스로 고도를 선택하여 백홀 요구사항을 충족시키면서도 사용자 커버리지를 최대화할 수 있는가?
• RQ4 건물 밀도와 안테나 빔폭은 UAV 네트워크의 커버리지 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 fading(Nakagami-m)과 LOS 확률의 영향은 전체 시스템 커버리지에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 사용자 커버리지 확률을 최대화하는 최적의 UAV 고도가 존재하며, 이 최적값은 UAV 밀도, 빔폭 및 SINR 임계값에 따라 달라진다.
• UAV가 백홀 요구사항을 충족시키기 위해 고도를 조정할 경우, 모든 UAV가 고정된 최적 고도에서 작동하는 경우와 비교해도 사용자 커버리지 확률이 유사하게 유지된다.
• UAV가 방향성 안테나를 장착하고 중간 고도(예: 약 100m)에서 운영될 경우, 라인오브사이트 확률과 간섭 간의 균형을 고려해 커버리지 확률이 크게 향상된다.
• UAV가 충분한 고도에 있고 고이득 방향성 안테나를 사용할 경우, 기존의 LTE 기지국을 통해 백홀 신뢰성이 확보될 수 있다.
• 분석 모델은 실제 도시 조건 하에서의 수치 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 시스템 성능을 정확히 예측할 수 있다.
• 모델은 지능적인 고도 적응을 통해 UAV 네트워크가 동시에 백홀 및 사용자 커버리지 요구사항을 충족시킬 수 있음을 입증한다.