[논문 리뷰] Modeling Ground-to-Air Path Loss for Millimeter Wave UAV Networks

Hazim Shakhatreh, Waed Malkawi외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 28.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 23인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 28 GHz 및 73 GHz에서 도시 환경(저밀도, 도심, 고밀도 도심, 고층 건물 지역) 네 곳에서 검증된 밀리미터파(mmWave) 무인항공기(UAV) 네트워크를 위한 지상-공중(Ground-to-Air, GTA) 통신을 위한 새로운 수학적 경로 손실 모델을 제안한다. 이 모델은 환경별 적합 매개변수를 사용하여 거리에 따라 변하는 경로 손실을 기반으로 선로상(LOS) 및 비선로상(NLOS) 링크를 구분하며, 다양한 전파 환경에서 UAV 기반 무선 시스템의 신호 감쇠를 높은 정확도로 예측한다.

ABSTRACT

Path loss is a significant component of wireless communication channel design and analysis and reflects the reduction in a transmitted signal's power density. Due to the differences in the propagation conditions, wireless aerial channels' features differ from those of terrestrial wireless channels; therefore, unmanned aerial vehicle path loss models are often different from conventional terrestrial wireless channel path loss models. A mathematical propagation model is proposed in this paper to estimate the Ground-to-Air path loss between a wireless device and a low-altitude platform using the frequency bands of the millimeter wave. The suggested model of Ground-to-Air path loss will assist academic researchers in formulating several vital problems.

연구 동기 및 목표

• UAV 네트워크에서 상行 링크 지상-공중 mmWave 통신을 위한 정확한 경로 손실 모델 부족 문제를 해결하기 위해.
• 다양한 도시 환경에서 밀리미터파 대역(28 GHz 및 73 GHz)에서 경로 손실을 추정할 수 있는 수학적 전파 모델을 개발하기 위해.
• 환경별 적합 매개변수를 사용하여 선로상 및 비선로상 전파 조건을 모두 고려하기 위해.
• 통 throughput 및 SINR 최적화와 같은 UAV 네트워크 설계의 핵심 문제를 규명하는 학술 연구를 지원하기 위해.
• 향후 인간 차단 및 더 넓은 mmWave 대역을 고려한 GTA 채널 모델링을 위한 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 모델은 UAV-지상 링크에 적합화된 이중도선 지상 반사 경로 손실 모델을 사용하며, 거리에 따라 변하는 경로 손실을 적용한다: PL = α + 10β log10(d) + ζ.
• α(기준 거리에서의 경로 손실), β(경로 손실 지수), ζ(로그거리 색채) 매개변수는 각 환경 및 주파수 대역에 맞게 시뮬레이션 데이터에 적합화된다.
• UAV와 지상 단말 간의 가시성에 기반해 선로상(LOS) 및 비선로상(NLOS) 링크를 구분하며, LOS는 직접 선로상, NLOS는 차단된 상태로 정의된다.
• 선로상 확률은 차단 모델을 사용해 모델링되며, PL(r_i, h_D) = exp(−λ g_B (r_i (h_B − h_R)/(h_D − h_R)))로 표현되며, 여기서 λ는 인간 차단자 밀도, g_B는 인간 신체의 직경이다.
• 평균 경로 손실은 다음과 같이 계산된다: PL_a,i = PL(r_i, h_D) × PL_L,i + (1 − PL(r_i, h_D)) × PL_N,i로, 선로상 및 비선로상 경로 손실을 통합한다.
• 시뮬레이션은 빌딩 밀도 및 높이가 다른 실제 도시 환경 네 곳에서 수행된다: 호주 빅터리아(저밀도), 프랑스 파리(도심), 인도 뭄바이(고밀도 도심), 미국 뉴욕(고층 건물 지역).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 도시 환경에서 지상-공중 mmWave UAV 링크의 경로 손실은 거리 및 고도에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ2 28 GHz 및 73 GHz에서 저밀도, 도심, 고밀도 도심, 고층 건물 지역 설정에서 선로상 및 비선로상 조건에 대한 최적의 경로 손실 모델 매개변수(α, β, σ)는 무엇인가?
• RQ3 인간 차단자의 존재는 mmWave UAV 네트워크에서 선로상 확률과 총 경로 손실에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 기존의 지상 기반 경로 손실 모델 대비 제안된 모델이 UAV 시나리오에서 신호 예측 정확도를 얼마나 향상시키는가?
• RQ5 건물의 밀도 및 높이와 같은 환경 요소는 mmWave UAV 통신에서 경로 손실에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 28 GHz에서 저밀도 지역에서는 비선로상 경로 손실 매개변수 α가 113.63 dB이며, 고층 건물 지역에서는 66.25 dB로 증가하여 고밀도 도시 환경에서 더 높은 경로 손실을 나타낸다.
• 73 GHz에서 고층 건물 지역에서는 비선로상 β 지수 값이 2.22로 나타나 저밀도 지역의 1.43보다 크게 증가하며, 차단된 환경에서 거리에 따른 경로 손실 증가율이 더 높음을 반영한다.
• 73 GHz에서 선로상 경로 손실은 저밀도 지역에서 93.63 dB, 고밀도 도심 지역에서 85.71 dB로 나타나, 차단이 적은 지역에서 선로상 조건이 더 유리함을 보여준다.
• 색채의 표준편차(σ)는 고층 건물 지역에서 가장 높았으며, 73 GHz에서 6.61 dB로 측정되어 다중경로 및 차단 효과로 인한 신호 변동성이 더 크다는 것을 나타낸다.
• 모델은 모든 환경 및 주파수에서 추정된 값과 시뮬레이션 값 간의 선형적 적합도가 높아 경로 손실 예측 정확도가 매우 높다.
• 인간 차단 확률을 포함시킴으로써 모델의 현실성 향상이 두드러지며, 특히 보행자 밀도가 높은 고밀도 도심 및 고층 건물 지역에서 비선로상 가능성 증가에 기여한다.