[논문 리뷰] Energy Efficiency Optimization for NOMA UAV Network with Imperfect CSI

Haijun Zhang, Jianmin Zhang외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 05.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 37인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 부정확한 채널 상태 정보(CSI) 하에서 NOMA 기반 UAV 네트워크에 대한 부분 최적 자원 할당 방안을 제안한다. 이는 차분한 볼록(DC) 프로그래밍을 통한 사용자 스케줄링과 차례적 볼록 근사화(SCA)를 통한 전력 할당을 조합한 것으로, OFDMA 대비 최대 34% 높은 에너지 효율성과 고도의 추정 오차 하에서 FTPA 대비 19.7% 향상된 성능을 달성하여, CSI 부정확성과 항공기 정지 전력 변동에 대한 강건성을 입증한다.

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are developing rapidly owing to flexible deployment and access services as air base stations. However, the channel errors of low-altitude communication links formed by mobile deployment of UAVs cannot be ignored. And the energy efficiency of the UAVs communication with imperfect channel state information (CSI) hasnt been well studied yet. Therefore, we focus on system performance optimization in non-orthogonal multiple access (NOMA) UAV network considering imperfect CSI between the UAV and users. A suboptimal resource allocation scheme including user scheduling and power allocation is designed for maximizing energy efficiency. Because of the nonconvexity of optimization function with an probability constraint for imperfect CSI, the original problem is converted into a non-probability problem and then decoupled into two convex subproblems. First, a user scheduling method is applied in the two-side matching of users and subchannels by the difference of convex programming. Then based on user scheduling, the energy efficiency in UAV cells is optimized through a suboptimal power allocation algorithm by successive convex approximation method. The simulation results prove that the proposed algorithm is effective compared with existing resource allocation schemes.

연구 동기 및 목표

• 저고도 공대 링크에서의 극소 스케일 fading으로 인한 부정확한 CSI로 인해 발생하는 NOMA 기반 UAV 네트워크의 에너지 효율성 최적화 문제를 해결한다.
• 부정확한 CSI에 대한 확률적 제약 조건 하에서 비볼록적인 에너지 효율성 최적화 문제의 비볼록성을 극복한다.
• 일괄적인 사용자 스케줄링 및 전력 할당 문제를 해석 가능한 해를 가진 두 개의 볼록 하위문제로 분해한다.
• UAV 이동성, 전력 제한 및 매크로 사용자에 대한 간섭 제약 조건과 같은 실용적 제약 조건 하에서 시스템 성능을 향상시키는 부분 최적 알고리즘을 설계한다.
• 다양한 채널 추정 오차와 정지 전력 변화 상황에서 기존 방식인 FTPA 및 OFDMA와 비교해 뛰어난 에너지 효율성을 입증한다.

제안 방법

• 확률적 CSI 제약 조건을 갖는 원래의 비볼록 최적화 문제를 문제의 구조를 단순화하기 위해 결정론적이고 비확률적인 형태로 변환한다.
• 사용자 스케줄링 문제를 해결하기 위해 차분한 볼록(DC) 프로그래밍을 적용하여 전력 비율 요소에 기반해 사용자를 서브채널에 할당한다.
• 비볼록 전력 할당 문제를 반복적으로 볼록화하여 효율적인 수치적 해를 도출하기 위해 차례적 볼록 근사화(SCA) 방법을 사용한다.
• 일괄 최적화 문제를 두 단계의 순차적 절차로 분리한다: 첫 번째로 DC 프로그래밍을 통한 사용자 스케줄링, 두 번째로 SCA를 통한 전력 할당으로, 부분 최적 해로 수렴함을 보장한다.
• UAV 전송 전력, 최대 정지 전력, 장애 발생 확률 제약 조건을 통합하여 현실적인 시스템 제약 조건을 모델링한다.
• LOS/NLOS 전파, 고도 각도, 경로 손실을 고려한 현실적인 공대 채널 모델을 활용하며, 추정 오차는 평균이 0인 가우시안 변수로 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 저고도 링크에서 극소 스케일 fading으로 인한 CSI 부정확성으로 인해 NOMA UAV 네트워크에서 에너지 효율성을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 채널 추정 오차 분산(σ²ₑ)이 시스템의 에너지 효율성에 미치는 영향은 무엇이며, 알고리즘이 다양한 추정 정확도 하에서도 성능을 유지할 수 있는가?
• RQ3 정지 전력 소비(pₘ)가 전체 에너지 효율성에 미치는 영향은 무엇이며, 제안된 알고리즘이 증가하는 pₘ 하에서도 기존 방식을 능가할 수 있는가?
• RQ4 에너지 효율성을 최대화하기 위한 최적의 UAV 고도는 무엇이며, LOS 확률과 경로 손실 간의 상충 관계에 따라 어떻게 변하는가?
• RQ5 부정확한 CSI 하에서 제안된 부분 최적 알고리즘이 FTPA 및 OFDMA와 같은 기준 방식에 비해 에너지 효율성을 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 채널 추정 오차 분산 σ²ₑ = 0.5일 경우, 제안된 알고리즘이 OFDMA 대비 최대 34% 높은 에너지 효율성을 달성하고 FTPA 대비 19.7% 높은 성능을 보였다.
• UAV 셀당 40명의 사용자가 있을 경우, 완벽한 CSI 하에서는 σ²ₑ = 0.2일 때 대비 6% 높은 에너지 효율성을 확보하여, CSI 부정확성이 성능 저하를 유발하지만 제안된 방법이 이를 완화함을 시사한다.
• 정지 전력 1 W일 경우, 제안된 알고리즘이 FTPA 대비 에너지 효율성을 19% 이상 향상시켜, 증가하는 전력 소비에 대한 강건성을 입증한다.
• σ²ₑ = 0.01일 경우, σ²ₑ = 0.1보다 5% 높은 에너지 효율성을 확보하고, σ²ₑ = 0.5보다 19.7% 높은 성능를 기록하여 정확한 CSI의 중요성을 확인한다.
• UAV 고도 150 m일 경우, 제안된 알고리즘은 NOMA-FTPA 대비 8.8% 높은 에너지 효율성을 달성하고 OFDMA 대비 34% 높은 성능를 보여, 균형 잡힌 LOS 확률과 경로 손실을 고려할 때 중간 고도에서 최적 성능를 발휘함을 확인한다.
• 에너지 효율성은 UAV 고도 증가로 인한 LOS 확률 향상으로 인해 처음에는 증가하지만, 이후 경로 손실 증가로 인해 감소함을 확인하여 고도에 따라 비단조화적인 관계를 가짐을 입증한다.