[논문 리뷰] Hybrid Offline-Online Design for UAV-Enabled Data Harvesting in Probabilistic LoS Channel

Changsheng You, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 14.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 34인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 도시 환경에서 확률적 LoS 채널을 갖는 UAV 기반 데이터 수확을 위한 하이브리드 오프라인-온라인 최적화 프레임워크를 제안한다. LoS 확률의 통계적 지식과 실시간 CSI를 조합함으로써, 최소 데이터 수확 속도를 최대화하기 위해 3차원 UAV 항로와 SN 전송 스케줄링을 공동 최적화한다. 블록화 효과가 있는 도시 환경에서 기준 대비 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

This paper considers an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless sensor network (WSN) in urban areas, where a UAV is deployed to collect data from distributed sensor nodes (SNs) within a given duration. To characterize the occasional building blockage between the UAV and SNs, we construct the probabilistic line-of-sight (LoS) channel model for a Manhattan-type city by using the combined simulation and data regression method, which is shown in the form of a generalized logistic function of the UAV-SN elevation angle. We assume that only the knowledge of SNs' locations and the probabilistic LoS channel model is known a priori, while the UAV can obtain the instantaneous LoS/Non-LoS channel state information (CSI) with the SNs in real time along its flight. Our objective is to maximize the minimum (average) data collection rate from all the SNs for the UAV. To this end, we formulate a new rate maximization problem by jointly optimizing the UAV three-dimensional (3D) trajectory and transmission scheduling of SNs. Although the optimal solution is intractable due to the lack of the complete UAV-SNs CSI, we propose in this paper a novel and general design method, called hybrid offline-online optimization, to obtain a suboptimal solution to it, by leveraging both the statistical and real-time CSI. Essentially, our proposed method decouples the joint design of UAV trajectory and communication scheduling into two phases: namely, an offline phase that determines the UAV path prior to its flight based on the probabilistic LoS channel model, followed by an online phase that adaptively adjusts the UAV flying speeds along the offline optimized path as well as communication scheduling based on the instantaneous UAV-SNs CSI and SNs' individual amounts of data received accumulatively.

연구 동기 및 목표

• 건물에 의한 가림 현상으로 인해 신뢰할 수 없는 LoS 링크가 발생하는 도시 환경에서 UAV-WSN의 문제를 해결한다.
• 임의의 그림자 효과가 존재하는 고밀도 도시 환경에서 실패하는 결정론적 LoS 모델의 한계를 극복한다.
• 부분적 CSI라는 실용적 제약 조건 하에서 모든 센서 노드의 최소 데이터 수확 속도를 최대화한다.
• 장기적인 통계적 채널 지식과 실시간 순간 CSI를 모두 활용하는 실용적인 UAV 비행 및 통신 전략을 설계한다.
• 동적인 도시 환경에서 계산 복잡도와 성능 간의 균형을 잡는 확장 가능한 최적화 프레임워크를 개발한다.

제안 방법

• 도시 도시 데이터 기반 시뮬레이션 및 회귀 분석을 통해 UAV-SN의 고도 각도에 대한 일반화된 로지스틱 함수를 이용해 확률적 LoS 채널 모델을 구축한다.
• 공동 최적화 문제를 두 단계로 분리한다: 통계적 LoS 확률을 사용한 오프라인 설계와 실시간 LoS/NLoS 상태 피드백을 이용한 온라인 적응.
• 확률적 LoS 모델에 기반해 오프라인 단계에서 3차원 UAV 항로와 SN 전송 스케줄링을 최적화한다.
• 온라인 단계에서 각 SN의 누적 데이터와 실시간 CSI를 기반으로 UAV 속도와 SN 스케줄링을 적응적으로 조정한다.
• 비볼록 최대화 문제를 다루기 위해 순차적 볼록 근사(Successive Convex Approximation, SCA)를 활용하며, 테일러 전개를 통해 핵심 볼록 하한을 유도한다.
• 비용 함수를 근사하기 위해 서브티튜트 함수를 사용하여 수렴 보장이 보장되는 반복 볼록 최적화를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 임의의 가림 현상이 존재하는 도시 환경에서 부분적 CSI 조건 하에서 UAV 항로와 통신 스케줄링을 어떻게 공동 최적화할 수 있는가?
• RQ2 확률적 LoS 채널에서 순수 오프라인 또는 온라인 접근 방식에 비해 하이브리드 오프라인-온라인 설계가 어떤 성능 향상을 가져오는가?
• RQ3 고도 각도 기반의 확률적 LoS 모델이 도시 환경에서 UAV-지상 채널 특성화의 정확도를 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 통계적 항로 계획과 결합했을 때 실시간 CSI 적응이 데이터 수확 속도 향상에 얼마나 기여하는가?
• RQ5 제안된 방법이 다양한 도시 도시 레이아웃과 다양한 건물 밀도를 가진 환경에서도 강건한 성능을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 하이브리드 오프라인-온라인 설계는 순수 오프라인 및 온라인 방법을 포함한 기준 기법들에 비해 뚜렷한 속도 성능 향상을 달성한다.
• 고도 각도 기반의 확률적 LoS 모델은 도시 채널 동역학을 정확히 포착하며, 결정론적 LoS 가정보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 온라인 적응 단계는 비정상적인 LoS/NLoS 전환으로 인한 속도 저하를 효과적으로 완화한다.
• SCA 기반 알고리즘은 신뢰성 있게 수렴하며, 높은 실용성과 함께 부분 최적 해를 제공한다.
• 시뮬레이션 결과는 하이브리드 접근 방식이 고가림 확률 조건에서도 UAV 고도 및 수평 위치를 동적으로 조정함으로써 높은 데이터 수확 속도를 유지함을 보여준다.
• 다양한 도시 도시 레이아웃에서 일관된 성능 향상을 보이며, 200개의 임의로 생성된 도시에서의 실험에서도 유사한 성능 향상을 입증했다.