[논문 리뷰] Backhaul-Aware Placement of a UAV-BS with Bandwidth Allocation for User-Centric Operation and Profit Maximization

Cihan Tugrul Cicek, Tugser Kutlu외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 29.

UAV Applications and Optimization인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 사용자 중심 QoE를 확보하면서 서비스 수익성을 극대화하기 위해 UAV-BS의 백홀 인식 3차원 위치 결정 및 대역폭 할당 전략을 제안한다. 혼합정수비선형계획문제(MINLP)를 수립하고 효율적인 탐색 알고리즘을 제안함으로써, 다양한 데이터 전송 속도 레이어를 제공하는 것이 사용자 QoE와 공급자 수익 모두를 향상시킨다는 것을 입증하였다.

ABSTRACT

Addressing the Quality-of-Service (QoS) requirements of users is crucial for service providers to improve the network performance. Furthermore, the transformation from the network-centric to user-centric service paradigm requires service providers to focus on improving the Quality-of-Experience (QoE) which is expected to become an important objective in Next Generation Cellular Networks (NGCNs). Managing QoE is not only a technical issue but also a marketing ability to improve profitability. An efficient strategy to improve the profitability is to apply price differentiation for different service levels. Unmanned Aerial Vehicle Base Stations (UAV-BSs) are envisioned to be an integral component of NGCNs and they create opportunities to enhance the capacity of the network by dynamically moving the supply towards the demand while facilitating services that cannot be provided via other means efficiently. However, building a reliable wireless backhaul link via optimized resource allocation is a key issue for the placement of UAV-BSs. In this paper, we consider a UAV-BS and a terrestrial network of Macro-cell Base Stations (MBSs) that the UAV-BS rely on for backhauling. The problem is to determine the 3D location of the UAV-BS and the bandwidth allocations to each user to maximize the profitability of service provided in terms of achievable data rate levels. We develop a Mixed Integer Non-Linear Programming (MINLP) formulation of the problem. To overcome the high complexity, we propose a novel search algorithm that is very efficient in terms of solution quality and time. The analysis performed through numerical evaluations reveal that offering multiple data rate options to users improves the QoE and at the same time allows the service providers to increase the total profit.

연구 동기 및 목표

• 차세대 이동통신 네트워크에서 UAV-BS의 신뢰할 수 있는 무선 백홀을 확보하면서 사용자 QoS 요구사항을 충족시키는 도전 과제를 해결하기 위해.
• 수익성의 주요 동력으로 삼는 QoE 최적화를 통해 네트워크 중심에서 사용자 중심 서비스 패러다임으로 전환하기 위해.
• 달성 가능한 데이터 전송 속도 수준에 기반한 가격 차별화를 통해 서비스 제공자의 수익성을 극대화하기 위해.
• 백홀 대역폭 제약 조건 하에서 UAV-BS의 3차원 위치와 각 사용자별 대역폭 할당을 공동 최적화하기 위해.
• 복잡한 MINLP 수식의 공동 위치 결정 및 자원 할당 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 계산 효율성이 높은 해법을 개발하기 위해.

제안 방법

• 백홀 대역폭 제약 조건을 고려한 UAV-BS 위치 결정 및 대역폭 할당 문제를 혼합정수비선형계획문제(MINLP)로 수식화하기 위해.
• 지상 매크로베이스국(MBS)으로 향하는 UAV-BS의 백홀 링크를 핵심 성능 저하 요소로 모델링하기 위해.
• 고도의 복잡성을 지닌 MINLP 문제를 효율적으로 해결하기 위해 우수한 해의 질과 빠른 속도를 확보한 새로운 탐색 알고리즘을 설계하기 위해.
• 사용자별 데이터 전송 속도 목표를 서비스 레이어로 통합하여 가격 차별화 및 수익 극대화를 가능하게 하기 위해.
• 사용자별로 달성 가능한 데이터 전송 속도를 QoE 및 수익성 평가의 주요 지표로 사용하기 위해.
• 실제 무선 전파 환경 및 백홀 대역폭 제약 조건 하에서 시스템을 평가하여 실용적 관련성을 확보하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 백홀 대역폭이 사용자 중심 네트워크에서 UAV-BS의 최적 3차원 위치 결정 및 대역폭 할당에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 다양한 데이터 전송 속도 레이어를 제공할 경우 사용자 QoE 향상과 서비스 제공자 수익성 향상에 어느 정도 기여하는가?
• RQ3 UAV-BS 배치에서 QoE 향상과 백홀 자원 활용 간의 상호 상충 관계는 어떠한가?
• RQ4 기본 방법 대비 제안된 탐색 알고리즘이 복잡한 MINLP 수식을 해결하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ5 UAV-BS 위치와 대역폭 할당을 공동 최적화할 경우 기존 접근 방식보다 더 높은 수익을 올릴 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 UAV-BS 3차원 위치 결정 및 대역폭 할당의 공동 최적화는 맞춤형 데이터 전송 속도 레이어 제공을 통해 사용자 QoE를 크게 향상시킨다.
• 다양한 데이터 전송 속도 옵션 제공은 효과적인 가격 차별화를 가능하게 하여 서비스 제공자의 총 수익을 증가시킨다.
• 제안된 새로운 탐색 알고리즘은 낮은 계산 시간으로 높은 해의 질을 달성하여 실시간 구현에 적합하다.
• 백홀 대역폭 제약 조건은 최적의 UAV-BS 위치 및 대역폭 할당에 강력한 영향을 미치며, 설계 시 이를 통합할 필요가 있다.
• 수치적 평가 결과, 제안된 방법은 QoE 및 수익성 측면에서 최적화되지 않은 또는 단일 레이어 전략보다 뛰어난 성능을 보였다.