[논문 리뷰] Energy-Efficient Data Collection and Wireless Power Transfer Using A MIMO Full-Duplex UAV

Jiancao Hou, Zhaohui Yang외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 22.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 17인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 MIMO 풀드럭스(FD) 드론을 사용하여 동시에 데이터 수신과 무선 전력 전송(WPT)을 수행하는 에너지 효율적인 프레임워크를 제안한다. UAV의 비행 경로, WPT 빔포밍, 업링크 전송 전력의 공동 최적화를 통해 총 UAV 에너지 소비를 최소화한다. 비볼록성 문제를 해결하기 위해 반복적 순차적 볼록 근사(Successive Convex Approximation, SCA) 알고리즘을 활용하여, 기준 대비 낮은 계산 복잡도와 빠른 수렴 속도를 달성하며 뛰어난 에너지 효율성을 확보한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel energy-efficient data collection and wireless power transfer (WPT) framework for internet of things (IoT) applications, via a multiple-input multiple-output (MIMO) full-duplex (FD) unmanned aerial vehicle (UAV). To exploit the benefits of UAV-enabled WPT and MIMO FD communications, we allow the MIMO FD UAV charge low-power IoT devices while at the same time collect data from them. With the aim of saving the total energy consumed at the UAV, we formulate an energy minimization problem by taking the FD hardware impairments, the number of uploaded data bits, and the energy harvesting causality into account. Due to the non-convexity of the problem in terms of UAV trajectory and transmit beamforming for WPT, tracking the global optimality is quite challenge. Alternatively, we find a local optimal point by implementing the proposed iterative search algorithm combining with successive convex approximation techniques. Numerical results show that the proposed approach can lead to superior performance compared with other benchmark schemes with low computational complexity and fast convergence.

연구 동기 및 목표

• 대규모 IoT 환경에서 저전력 IoT 기기의 에너지 제약 문제를 해결하기 위해 UAV를 통해 동시에 데이터 수집과 무선 에너지 전송을 가능하게 하기 위해.
• 실제 하드웨어 결함을 고려한 조건에서 UAV 비행 경로, WPT 빔포밍, 업링크 전송 전력의 공동 최적화를 통해 UAV 총 에너지 소비를 최소화하기 위해.
• UAV 비행 경로와 전송 공분산 행렬로 인해 비볼록성이 발생하는 최적화 문제의 특성을 고려하기 위해.
• 실제 UAV 기반 IoT 네트워크에서 근사 최적 성능를 달성하면서도 저복잡도와 빠른 수렴 속도를 확보하는 알고리즘 개발을 위해.
• 제안된 방법이 기준 대비 경로에 비해 에너지 효율성과 수렴 속도 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 입증하기 위해.

제안 방법

• UAV 하드웨어 결함, 데이터 전송률 요구사항, 에너지 수확의 인과성 제약 조건을 포함한 비볼록 에너지 최소화 문제를 수립한다.
• 비볼록 문제를 반복적으로 볼록 하위문제로 근사하기 위해 순차적 볼록 근사(Successive Convex Approximation, SCA) 기법을 활용한다.
• 반복적 검색 알고리즘을 사용하여 UAV 비행 경로(시간 슬롯에 따른 수평 위치), WPT 빔포밍(공분산 행렬), IoT 기기의 업링크 전송 전력의 공동 최적화를 수행한다.
• UAV를 M 안테나를 가진 MIMO FD 시스템으로 모델링하며, 최대 K개의 단일 안테나 IoT 기기를 지원한다. 업링크 및 자기간섭에 대해 Rician fading 채널을 사용한다.
• 왜곡 계수 κ와 β를 통해 실제 하드웨어 결함을 반영하고, 비행 시간과 거리의 함수로 추진 에너지를 모델링한다.
• 총 시간 T를 N개의 동일한 시간 슬롯으로 나누며, 각 슬롯 내에서 채널이 정적 상태를 유지한다고 가정하여 이산 시간 비행 경로 최적화를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MIMO 풀드럭스 드론은 다수의 저전력 IoT 기기로부터 동시에 에너지 수확과 데이터 수신을 어떻게 수행하면서 총 에너지 소비를 최소화할 수 있는가?
• RQ2 하드웨어 결함은 WPT 및 데이터 수신 환경에서 풀드럭스 드론의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 UAV 비행 경로, WPT 빔포밍, 업링크 전력의 공동 최적화는 고정 또는 히우리스틱 경로 대비 에너지 효율을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 저복잡도 반복 알고리즘이 이 비볼록 최적화 문제에서 빠른 수렴과 근사 최적 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ5 UAV 이동 시간이 추진 에너지와 WPT/통신 에너지 간의 트레이드오프에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 두 기준 대비 가장 낮은 UAV 에너지 소비를 달성하여 뛰어난 에너지 효율성을 입증한다.
• 최적화된 UAV 비행 경로는 두 기준 대비 중간에 위치하며, 더 높은 데이터 요구량을 가진 IoT 기기 쪽에 더 가까이 정지하면서 이동 거리를 최소화한다.
• UAV 이동 시간 t < 1.32 s일 경우, 기준 2(직선 경로)가 기준 1(중앙 정지)보다 더 낮은 에너지 소비를 보이며, 이는 더 짧은 이동 거리 덕분이다.
• t > 1.32 s일 경우, 기준 1(중앙 정지)이 중심 위치에서 얻는 WPT 및 데이터 수신 성능 향상 덕분에 더 에너지 효율적이게 된다.
• 모든 테스트 이동 시간에 대해 반복 알고리즘이 약 4회 반복 루프 내에서 수렴함을 확인하여 낮은 계산 복잡도를 입증한다.
• 시스템은 빠른 수렴 속도와 낮은 계산 비용을 확보하여, 동적인 IoT 환경에서 실시간 구현에 적합함을 입증한다.