[논문 리뷰] Cellular UAV-to-X Communications: Design and Optimization for Multi-UAV Networks

Shuhang Zhang, Hongliang Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 05.

UAV Applications and Optimization인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 다중 UAV 셀룰러 네트워크를 위한 협업형 UAV 센스앤센드 프로토콜을 제안하여 U2I 및 U2U 통신을 가능하게 하여 서브채널 할당과 UAV 속도를 최적화함으로써 탐색 알고리즘보다 약 10% 높은 업링크 합산 데이터율을 달성하는 반복적 ISASOA 알고리즘을 통해 실현한다.

ABSTRACT

In this paper, we consider a single-cell cellular network with a number of cellular users (CUs) and unmanned aerial vehicles (UAVs), in which multiple UAVs upload their collected data to the base station (BS). Two transmission modes are considered to support the multi-UAV communications, i.e., UAV-to-infrastructure (U2I) and UAV-to-UAV (U2U) communications. Specifically, the UAV with a high signal to noise ratio (SNR) for the U2I link uploads its collected data directly to the BS through U2I communication, while the UAV with a low SNR for the U2I link can transmit data to a nearby UAV through underlaying U2U communication for the sake of quality of service. We first propose a cooperative UAV sense-and-send protocol to enable the UAV-to-X communications, and then formulate the subchannel allocation and UAV speed optimization problem to maximize the uplink sum-rate. To solve this NP-hard problem efficiently, we decouple it into three sub-problems: U2I and cellular user (CU) subchannel allocation, U2U subchannel allocation, and UAV speed optimization. An iterative subchannel allocation and speed optimization algorithm (ISASOA) is proposed to solve these sub-problems jointly. Simulation results show that the proposed ISASOA can upload 10\% more data than the greedy algorithm.

연구 동기 및 목표

• 저 SNR(U2I 신호 대 잡음비)를 가진 셀 엣지에 위치한 UAV의 낮은 업링크 데이터율 문제를 해결한다.
• 공유 스펙트럼 환경에서 직접 U2I 전송과 릴레이 기반 U2U 통신을 융합하여 효율적인 데이터 오프로딩을 가능하게 한다.
• 다중 UAV와 셀룰러 사용자를 포함한 싱글셀 셀룰러 네트워크에서 서브채널 할당과 UAV 속도 최적화를 통합하여 업링크 합산 데이터율을 극대화한다.
• 공동 자원 및 이동성 관리로 인해 발생하는 NP-완전 최적화 문제를 해결하기 위한 저복잡도이자 수렴 보장이 있는 알고리즘을 개발한다.
• 저 U2I SNR를 가진 UAV의 서비스 품질를 확보하기 위해, 하이퍼스펙트럼(U2U) 통신을 통해 고SNR UAV를 릴레이로 활용한다.

제안 방법

• U2I SNR에 따라 직접 U2I 전송 또는 U2U 릴레이 전송 중 하나를 선택할 수 있는 협업형 UAV 센스앤센드 프로토콜을 제안한다.
• 업링크 합산 데이터율을 극대화하기 위해 U2I, CU 및 U2U 전송 간 간섭을 고려한 공동 서브채널 할당 및 UAV 속도 최적화 문제를 수립한다.
• NP-완전 문제를 세 개의 하위문제로 분해한다: U2I 및 CU 서브채널 할당, U2U 서브채널 할당, UAV 속도 최적화.
• 수렴 보장이 있는 반복 최적화를 통해 하위문제를 공동으로 해결하는 반복적 서브채널 할당 및 속도 최적화 알고리즘(ISASOA)을 설계한다.
• 최적화 과정에서 이진 변수의 연속적 근사화를 사용하며, 최적 해가 반드시 이진값(0 또는 1)을 가지며 실용적인 서브채널 할당을 보장함을 증명한다.
• 공기-지상(U2I), 공기-공기(U2U), 지상-지상(CU) 전파 채널을 각각 별도의 path loss 및 샤도잉 영향을 고려하여 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 UAV 셀룰러 네트워크에서 혼합된 U2I 및 U2U 전송 모드를 가진 환경에서 UAV-to-X 통신을 어떻게 효율적으로 지원할 수 있는가?
• RQ2 공유 스펙트럼 환경에서 간섭을 최소화하면서 업링크 합산 데이터율을 극대화하는 최적의 서브채널 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 UAV 이동성(속도)이 UAV 센싱 응용 분야에서 데이터 오프로딩 성능과 네트워크 스루풋에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 서브채널 할당과 UAV 속도를 공동 최적화하면 탐색 또는 비최적화 접근 방식에 비해 상당한 성능 향상을 달성할 수 있는가?
• RQ5 제안된 최적화 문제는 해석 가능하며, 수렴 보장이 있는 효율적인 방법으로 해결 가능한가?

주요 결과

• 제안된 ISASOA 알고리즘은 탐색 서브채널 할당 알고리즘 대비 약 10% 높은 업링크 합산 데이터율을 달성한다.
• 작업 완료 시간 제약 조건이 더욱 엄격해질수록 업링크 합산 데이터율이 감소함을 확인하여, 데이터율과 지연 간의 상충 관계를 보여준다.
• 3차원 매칭(3-DM) 문제로의 환원을 통해 공동 최적화 문제의 NP-완전성을 증명하여 계산 복잡도를 확인한다.
• 서브채널 할당 최적 해는 반드시 이진값(0 또는 1)을 가지며, 민감도 분석을 통해 비정수 해가 최적이 될 수 없음을 증명한다.
• 저 U2I SNR를 가진 UAV는 고SNR UAV를 통해 U2U 릴레이를 활용함으로써 상당한 데이터율 향상을 경험한다.
• 다양한 최대 UAV 속도에서 ISASOA의 성능 향상은 일관되며, ISASOA와 탐색 알고리즘 간의 합산 데이터율 격차는 약 10% 유지된다.