[논문 리뷰] Flight Time Minimization of UAV for Data Collection over Wireless Sensor Networks

Jie Gong, Tsung‐Hui Chang외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 09.

UAV Applications and Optimization인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 선형으로 배치된 센서로부터 데이터를 수집하기 위해 비행 시간을 최소화하는 UAV의 궤적 최적화 프레임워크를 제안한다. UAV의 속도, 정지 시간, 센서 전송 전력의 공동 최적화를 통해 이루어지며, 주요 기여는 다중 센서 문제를 단일 센서 하위 문제로 환원하는 동적 프rogramming 기법을 제안한 것이다. 분석적 해법을 통해 UAV 속도는 센서 에너지와 센서 간 거리에 비례하고, 데이터 요구량에 반비례하는 것으로 나타났다.

ABSTRACT

In this paper, we consider a scenario where an unmanned aerial vehicle (UAV) collects data from a set of sensors on a straight line. The UAV can either cruise or hover while communicating with the sensors. The objective is to minimize the UAV's total flight time from a starting point to a destination while allowing each sensor to successfully upload a certain amount of data using a given amount of energy. The whole trajectory is divided into non-overlapping data collection intervals, in each of which one sensor is served by the UAV. The data collection intervals, the UAV's speed and the sensors' transmit powers are jointly optimized. The formulated flight time minimization problem is difficult to solve. We first show that when only one sensor is present, the sensor's transmit power follows a water-filling policy and the UAV's speed can be found efficiently by bisection search. Then, we show that for the general case with multiple sensors, the flight time minimization problem can be equivalently reformulated as a dynamic programming (DP) problem. The subproblem involved in each stage of the DP reduces to handle the case with only one sensor node. Numerical results present insightful behaviors of the UAV and the sensors. Specifically, it is observed that the UAV's optimal speed is proportional to the given energy of the sensors and the inter-sensor distance, but inversely proportional to the data upload requirement.

연구 동기 및 목표

• 에너지 및 데이터 제약 조건 하에서 선형으로 설치된 센서로부터의 데이터 수집을 위한 총 UAV 비행 시간을 최소화하기 위해.
• 다수의 센서에 걸쳐 UAV 속도, 각 센서당 정지 시간, 센서 전송 전력을 공동으로 최적화하기 위해.
• 에너지 제약이 있는 플랫폼을 갖춘 UAV 보조 데이터 수집에서 비볼록이고 결합된 최적화 문제에 도전하기 위해.
• 최적 UAV 속도 및 전력 할당 정책의 구조적 통찰을 도출하기 위해.
• 다중 센서 문제를 단일 센서 하위 문제로 환원하는 동적 프로그래밍 기반의 확장 가능한 해법 개발하기 위해.

제안 방법

• 문제는 데이터 및 에너지 제약 조건 하에 총 비행 시간을 최소화하는 비볼록 최적화 문제로 수식화된다.
• 단일 센서의 경우, 최적 전송 전력은 UAV의 비행 통과 간격 동안 워터필링 정책을 따른다.
• UAV의 최적 속도는 도달 가능한 전송률의 볼록성 구조를 활용해 이분법 검색을 통해 구한다.
• 다중 센서의 경우, 문제는 센서 서비스 순서에 해당하는 단계를 가진 동적 프로그래밍(DP) 문제로 재구성된다.
• 각 DP 단계는 워터필링 및 이분법 기법을 사용하여 단일 센서 하위 문제를 해결함으로써 최적 궤적의 재귀적 계산이 가능해진다.
• 최적 해법은 전체 에너지 활용을 보장하며, 각 비행 세그먼트당 최대 스펙트럼 효율성을 달성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UAV의 속도와 정지 시간을 센서 전송 전력과 공동으로 최적화하여 비행 시간을 최소화하기 위해 어떻게 해야 하는가?
• RQ2 UAV 비행 통과 기간 동안 단일 센서에 대한 최적 전력 할당 정책은 무엇인가?
• RQ3 다중 센서 비행 시간 최소화 문제는 어떻게 분해하고 효율적으로 해결할 수 있는가?
• RQ4 센서 에너지 및 데이터 요구량과 관련하여 최적 UAV 속도의 구조적 특성은 무엇인가?
• RQ5 센서 간 거리의 변화는 최적 UAV 속도와 궤적 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 최적 UAV 속도는 각 센서의 가용 에너지와 센서 간 거리에 비례한다.
• 최적 UAV 속도는 각 센서의 데이터 업로드 요구량에 반비례한다.
• 단일 센서의 경우, 최적 전송 전력은 UAV의 비행 통과 간격 동안 워터필링 정책을 따른다.
• 다중 센서 비행 시간 최소화 문제는 분석적으로 해결 가능한 하위 문제를 가진 동적 프로그래밍 문제로 재구성된다.
• 수치 결과는 UAV의 최적 속도가 높은 센서 에너지와 큰 센서 간 거리에서 증가하고, 높은 데이터 요구량에서는 감소함을 확인한다.
• 제안된 방법은 센서 에너지를 전부 활용하며, 각 비행 세그먼트당 최대 스펙트럼 효율성을 달성한다.