[논문 리뷰] Energy-efficient 3D UAV-BS Placement Versus Mobile Users' Density and Circuit Power

Jiaxun Lu, Shuo Wan외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 18.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 8인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이동 사용자 밀도와 탑재된 회로 소비 전력 등을 고려하여, 비행 고도와 커버리지 반경을 공동 최적화함으로써 네트워크 수명을 나타내는 지표인 UAV-재기빈도(UAV-RF)를 최소화하는 3차원 UAV-BS 배치 전략을 제안한다. 주요 결과로는 전송 전력이 회로 소비 전력과 동일할 때 최적의 UAV-RF를 달성하며, 최적 고도는 커버리지 반경에 비례하고, 그 기울기는 전파 환경에 의해만 결정됨을 보여주어, 변화하는 환경에서도 효율적인 온라인 구현이 가능함을 시사한다.

ABSTRACT

Properly 3D placement of unmanned aerial vehicle mounted base stations (UAV-BSs) can effectively prolong the life-time of the mobile ad hoc network, since UAVs are usually powered by batteries. This paper involves the on-board circuit consumption power and considers the optimal placement that minimizes the UAV-recall-frequency (UAV-RF), which is defined to characterize the life-time of this kind of network. Theoretical results show that the optimal vertical and horizontal dimensions of UAV can be decoupled. That is, the optimal hovering altitude is proportional to the coverage radius of UAVs, and the slope is only determined by environment. Dense scattering environment may greatly enlarge the needed hovering altitude. Also, the optimal coverage radius is achieved when the transmit power equals to on-board circuit power, and hence limiting on-board circuit power can effectively enlarge life-time of system. In addition, our proposed 3D placement method only require the statistics of mobile users' density and environment parameters, and hence it's a typical on-line method and can be easily implemented. Also, it can be utilized in scenarios with varying users' density.

연구 동기 및 목표

• 배터리 구동 UAV-BS의 제한된 에너지 용량을 해결하기 위해 3차원 배치 최적화를 통해 네트워크 수명을 극대화하는 것.
• 기존 연구에서 자주 忽略되는 로터 및 프로세서와 같은 탑재된 회로 소비 전력을 UAV-BS 에너지 효율 모델링에 통합하는 것.
• UAV-재기빈도(UAV-RF)를 정의하고 최소화함으로써 UAV가 배터리 고갈로 인해 얼마나 자주 재기되어야 하는지 나타내는 것.
• 사용자 밀도와 환경 파rameter의 통계적 지식만을 요구하는 실용적이고 온라인 구현 전략을 개발하는 것.
• 다양한 사용자 밀도와 환경 조건이 존재하는 상황에서 적응형 UAV-BS 배치를 가능하게 하는 것.

제안 방법

• 전송 전력, 회로 소비 전력, 사용자 밀도, 커버리지 반경을 변수로 하는 UAV-RF 최소화 문제를 수식으로 기술한다.
• 고정된 커버리지 반경에서 전송 전력을 최소화함으로써 최적 비행 고도를 유도하며, 이는 전파 환경(예: 농도 산산이 흩어지는 환경에서는 필요 고도가 증가함)에 의해 결정되는 기울기를 가진 커버리지 반경에 비례함을 보여준다.
• 유도된 최적 고도를 적용하여 UAV-RF를 환경, 커버리지 파rameter, 회로 소비 전력의 함수로 표현한다.
• 다양한 교통 패턴을 가진 하위 영역에서 이동 사용자의 공간 분포를 표현하기 위해 포아송 점 프로세스(PPP) 모델을 적용한다.
• 최적 커버리지 반경과 UAV-RF에 대한 해석적 표현을 도출하며, 전송 전력이 회로 소비 전력과 동일할 때 UAV-RF가 최소가 됨을 보여준다.
• 도시, 근교, 농촌 환경에서 다양한 사용자 밀도와 회로 소비 전력 수준을 가진 수치 시뮬레이션을 통해 이론적 결과를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전송 전력과 탑재된 회로 소비 전력을 모두 고려할 때, UAV-RF를 최소화하는 단일 UAV-BS의 최적 3차원 배치는 무엇인가?
• RQ2 최적 비행 고도는 커버리지 반경과 어떻게 비례하는가? 전파 환경은 이 관계를 결정하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 어느 전송 전력 수준에서 UAV-RF가 최소가 되며, 이는 탑재된 회로 소비 전력과 어떻게 관련이 있는가?
• RQ4 사용자 밀도와 회로 소비 전력의 변화에 따라 최적 커버리지 반경은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 제안된 방법은 사용자 밀도와 환경에 대한 통계적 지식만을 요구하는 온라인 적응 전략으로 구현 가능한가?

주요 결과

• 최적 비행 고도는 커버리지 반경에 비례하며, 비례 상수(기울기)는 전파 환경에 의해만 결정된다. 농도 산산이 흩어지는 환경에서는 상당히 높은 고도가 필요하다.
• UAV-RF가 최소가 되는 조건은 UAV의 전송 전력이 탑재된 회로 소비 전력과 동일할 때이다. 이는 회로 소비 전력을 최소화함으로써 네트워크 수명을 직접 연장시킬 수 있음을 시사한다.
• 고도산산분산 환경에서는 고정된 커버리지 반경과 사용자 밀도 조건에서도 더 높은 최적의 UAV-RF를 보이며, 이는 높은 비행 고도가 요구되기 때문이다.
• 탑재된 회로 소비 전력이 증가함에 따라 최적 커버리지 반경이 증가하여 UAV 수를 줄이고 총 회로 소비 전력 소비량을 감소시킨다.
• 사용자 밀도 0.1명/m²인 도시 환경에서, 회로 소비 전력이 100 dB일 경우 최적 커버리지 반경은 327.3 m이며, 120 dB일 경우 1035 m로 증가한다.
• 제안된 방법은 본질적으로 온라인 구현 가능하며, 사용자 밀도와 환경에 대한 통계적 지식만을 요구하여 실시간으로 동적 사용자 분포에 적응할 수 있다.