[논문 리뷰] Energy-Aware Design of UAV-mounted RIS Networks for IoT Data Collection

Dimitrios Tyrovolas, Prodromos‐Vasileios Mekikis외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 08. 11.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 원거리 지역의 에너지 효율적인 IoT 데이터 수집을 위한 드론 장착 재구성 가능 지능 표면(RIS) 시스템을 제안하며, 복합 코드를 활용한 슬롯형 ALOHA MAC 프로토콜을 도입하여 처리량을 향상시킨다. 주요 기여는 RIS의 이득과 드론의 무게 및 속도로 인한 에너지 소비 증가를 고려하여 비행당 평균 데이터를 최대화하는 최적의 RIS 크기를 규명하는 데 있다.

ABSTRACT

Data collection in massive Internet of Things networks requires novel and flexible methods. Unmanned aerial vehicles (UAVs) are foreseen as a means to collect data rapidly even in remote areas without static telecommunication infrastructure. To this direction, UAV-mounted reconfigurable intelligent surfaces (RISs) aid in reducing the hardware requirements and signal processing complexity at the UAV side, while increasing the energy efficiency and reliabilityof the network. Hence, in this paper, we propose the utilization of a UAV-mounted RIS for data collection and study the coverage probability in such networks. Additionally, we propose a novel medium access control protocol based on slotted ALOHA and Code Combining to handle the communication of multiple sensors. To account for the crucial energy issue in UAVs, we devise an energy model that considers both the UAV and the RIS weight, as well as the environmental conditions and the UAV velocity. Finally, we characterize the performance of the proposed data collection scheme by analyzing the average throughput and the average data per flight, while providing useful insights for the design of such networks.

연구 동기 및 목표

• 초저전력 센서로 구성된 대규모 원거리 IoT 네트워크에서 신뢰성 있고 에너지 효율적인 데이터 수집 문제를 해결한다.
• 원거리 또는 접근이 어려운 지역에서 정적 인프라와 드론의 에너지 제약으로 인한 한계를 극복한다.
• 드론의 이동성과 RIS의 재구성 가능성을 활용하여 센서의 전송 전력 증가 없이도 커버리지와 신뢰성을 향상시키는 시스템을 설계한다.
• 드론의 무게, RIS 크기, 속도, 환경 조건를 고려한 에너지 모델을 수립하여 비행 지속 시간을 최적화한다.
• 비행당 평균 처리량과 비행당 평균 데이터를 키 성능 지표로 삼아 최적의 RIS 배치를 안내한다.

제안 방법

• RIS가 신호를 반사하여 멀리 떨어진 IoT 센서와 드론 간 신뢰성 있는 통신을 가능하게 하는 드론 장착 RIS 네트워크를 제안한다.
• 다중 센서 접근 상황에서 신뢰성과 처리량을 향상시키기 위해 슬롯형 ALOHA와 복합 코드(Coding Combining, CC)를 융합한 새로운 MAC 프로토콜을 설계한다.
• 드론 추진 에너지, RIS 무게, 드론 속도, 환경 조건를 모두 고려한 종합적인 에너지 모델을 수립한다.
• 스토하스틱 기하학을 활용해 IoT 센서의 무작위 배치를 모델링하고, 커버리지 확률 식을 유도한다.
• RIS 크기(N), 드론 속도, 센서 클러스터 반경을 변화시킬 때 비행당 평균 처리량과 비행당 평균 데이터(¯DF)를 키 성능 지표로 분석한다.
• 스펙트럼 효율성, 에너지 소비, 비행 지속 시간을 종합적으로 고려하여 시스템 성능를 최적화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS의 최대 이득과 드론의 에너지 비용 증가를 모두 고려할 때, 비행당 평균 데이터를 최대화하는 데 최적의 반사 요소 수(N)는 얼마인가?
• RQ2 다중 센서 IoT 네트워크에서 순수 슬롯형 ALOHA에 비해 제안된 복합 코드 기반 MAC 프로토콜은 처리량을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 드론 속도와 RIS 무게가 RIS 보조 IoT 데이터 수집 환경에서 드론의 비행 지속 시간과 에너지 효율성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 드론과 AP 사이의 거리가 최적의 RIS 크기와 최대 데이터 수집 성능에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 센서의 공간 분포(원형 영역 반경 R)는 성능과 최적의 RIS 구성에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• RIS의 최대 달성 가능한 속도 이득에 도달함에 따라 처리량의 평균치는 N ≥ 650에서 포화 상태에 도달하며, 이 이상으로 RIS 크기를 늘려도 추가적인 이득이 없다.
• 비행당 평균 데이터(¯DF)는 최적의 RIS 크기에서 최대치에 도달하며, RIS가 너무 크면 추가 무게로 인한 드론 에너지 소비 증가로 인해 성능이 저하된다.
• 드론-AP 간 거리가 250 m일 경우, 최적의 RIS 크기는 센서 클러스터 반경이 증가함에 따라 증가하며, 이는 더 넓은 커버리지 영역을 위해 더 큰 RIS가 필요함을 시사한다.
• 제안된 복합 코드 기반 MAC 프로토콜은 순수 슬롯형 ALOHA에 비해 피크 성능에 도달하기 위한 최소 RIS 크기를 줄여주며, 특히 큰 센서 클러스터에서 그 효과가 두드러진다.
• 20 km/h 속도에서 RIS 크기(N) 증가에 따라 드론의 비행 지속 시간 감소율이 낮은 속도 대비 더 느리게 나타나, 높은 속도에서 무거운 RIS로 인한 에너지 손실이 완화됨을 보여준다.
• 200 m의 드론-AP 거리에서 CC 기반 MAC 프로토콜(L=3, R=60 m)을 사용할 경우, 순수 슬롯형 ALOHA(L=1) 대비 비행당 최대 평균 데이터를 최대 30% 향상시킬 수 있다.