[논문 리뷰] Joint Radio Resource Allocation, 3D Placement and User Association of Aerial Base Stations in IoT Networks

Arman Azizi, Nader Mokari외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 15.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 35인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 IoT 네트워크에서 항공 기반 기지국(ABSs)을 위한 통합 최적화 프레임워크를 제안하며, 동시에 3차원 위치 결정, 무선 자원 할당(RRA), 사용자 연결을 최적화하여 QoS 제약 조건을 충족하면서 업링크 전송 전력의 최소화를 달성한다. 복잡한 비볼록 문제를 다룰 수 있는 유연한 하위문제로 분해하기 위해 준정형 해방(SDR)과 기하학적 프로그래밍(GP)을 사용하여, 시뮬레이션 평가를 통해 LoS 및 일반화된 LoS/NLoS 환경 모두에서 전력 소모를 크게 감소시킨다.

ABSTRACT

In this paper, a novel method for joint radio resource allocation (RRA), three-dimensional placement (3DP), and user association of aerial base stations (ABSs) as a main problem in the internet of things (IoT) networks is proposed. In our proposed model, we consider two schemes: a) line of sight (LoS) b) generalized. In the LoS scheme, all the ABSs should see the IoT users as LoS. In the generalized scheme, ABSs can see some of the IoT users as LoS and some of them as NLoS. The main goal of this paper is to minimize the overal transmit power of the IoT users while satisfying some quality of service (QoS) constraints in uplink scenario. To solve the optimization problems and to convert the main problems with high complexity into the subproblems with lower complexity, we decompose them into two subproblems namely 3DP subproblem and joint RRA and user association (JRU) subproblem. The methods which we use to solve our proposed optimization problems are Semi Definite Relaxation (SDR) and Geometric Programming (GP). Finally, using simulations, we evaluate the performance of the proposed schemes for different values of the network parameters.

연구 동기 및 목표

• IoT 네트워크에서 항공 기반 기지국(ABSs)을 위한 3차원 위치 결정, 무선 자원 할당(RRA), 사용자 연결의 통합 최적화 문제를 해결하기 위해.
• 품질 보증(QoS) 제약 조건을 충족하면서 IoT 기기들의 총 업링크 전송 전력을 최소화하기 위해.
• 직선 시야(LoS) 및 일반화된(혼합 LoS/NLoS) 링크를 포함한 두 가지 전파 모델을 다루기 위해.
• 고도의 복잡한 최적화 문제를 3차원 위치 결정(3DP) 및 공동 RRA-사용자 연결(JRU)이라는 두 가지 낮은 복잡도 하위문제로 분해하기 위해.
• 다양한 네트워크 파라미터를 기반으로 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해.

제안 방법

• 문제는 계산 복잡도를 줄이기 위해 두 하위문제로 분해된다: 3차원 위치 결정(3DP)과 공동 RRA-사용자 연결(JRU).
• JRU 하위문제의 경우, 전송 전력 최소화 및 QoS 제약 조건을 기반으로 비볼록 2차 제약 조건이 있는 2차 프로그래밍(QCQP) 문제를 수립한다.
• 비볼록 QCQP 문제를 볼록 준정형 프로그래밍(SDP) 문제로 변환하기 위해 준정형 해방(SDR)을 적용하며, 랭크-1 제약 조건을 완화한다.
• 이완된 SDP 해에서 타당한 해를 복원하기 위해 가우시안 랜덤화 절차(GRP)를 사용한다.
• 일반화된 LoS/NLoS 모델 하에서 RRA 및 사용자 연결 하위문제를 해결하기 위해 기하학적 프로그래밍(GP)을 적용한다.
• 전체 솔루션은 하위문제의 분해 및 반복 최적화를 통해 반복적으로 개선된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 항공 기반 기지국이 적용된 IoT 네트워크에서 3D 위치 결정, 무선 자원 할당, 사용자 연결을 통합 최적화하여 업링크 전송 전력을 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 전력 효율성 측면에서 엄격한 LoS 모델 대비 일반화된 LoS/NLoS 모델을 사용할 경우 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 비볼록 RRA 및 사용자 연결 문제를 해결하는 데 있어 제안된 SDR 기반 접근법은 기존 방법과 비교해 어떤가?
• RQ4 사용자 밀도 및 드론 고도와 같은 네트워크 파라미터는 총 전송 전력과 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 3DP 및 JRU 하위문제로의 분해가 상당히 감소된 복잡도로 근사 최적 성능를 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 통합 최적화 프레임워크는 기준 대비 총 업링크 전송 전력의 상당한 감소를 달성한다.
• 일반화된 LoS/NLoS 모델은 특히 밀도가 높거나 장애물이 많은 환경에서 엄격한 LoS 모델보다 더 우수한 성능을 제공한다.
• GRP를 통한 검증을 통해 SDR 기반의 JRU 하위문제 솔루션은 근사 최적의 전력 효율성을 확보한 타당한 해를 제공한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 다양한 네트워크 구성에서 QoS 요구 사항과 에너지 효율성을 효과적으로 균형 잡는다.
• 분해 기반 접근법은 성능을 유지하면서 계산 복잡도를 크게 감소시켜 동적 IoT 네트워크에서 실시간 구현에 적합하다.
• 사용자 분포 및 드론 배치 밀도의 변화에 대해 강건성을 보이며, 다양한 조건에서도 안정적인 QoS를 보장한다.