[논문 리뷰] Multi-UAV Interference Coordination via Joint Trajectory and Power Control

Chao Shen, Tsung‐Hui Chang외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 15.

UAV Applications and Optimization인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 공유 스펙트럼 UAV-기반 간섭 채널(UAV-IC)에서 다중 UAV 간섭 조율을 위한 공동 궤적 및 전력 제어(TPC) 프레임워크를 제안한다. UAV 이동성을 활용하여 간섭을 관리한다. 비행-정지-비행 전략을 활용하고, 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA) 및 병렬화 기법을 적용함으로써, 기존 방법에 비해 훨씬 빠른 계산 시간을 확보하면서도 거의 최적에 가까운 총 수신률을 달성하며, 스펙트럼 효율성에서 TDMA 및 FDMA와 같은 정규화된 방법들을 능가한다.

ABSTRACT

In this paper, we consider an unmanned aerial vehicle-enabled interference channel (UAV-IC), where each of the $K$ UAVs communicates with its associated ground terminals (GTs) at the same time and over the same spectrum. To exploit the new degree of freedom of UAV mobility for interference coordination between the UAV-GT links, we formulate a joint trajectory and power control (TPC) problem for maximizing the aggregate sum rate of the UAV-IC for a given flight interval, under the practical constraints on the UAV flying speed, altitude, as well as collision avoidance. These constraints couple the TPC variables across different time slots and UAVs, leading to a challenging large-scale and non-convex optimization problem. By exploiting the problem structure, we show that the optimal TPC solution follows the fly-hover-fly strategy, based on which the problem can be handled by firstly finding an optimal hovering locations followed by solving a dimension-reduced TPC problem with given initial and hovering locations of UAVs. For the reduced TPC problem, we propose a successive convex approximation algorithm. To improve the computational efficiency, we further develop a parallel TPC algorithm that is effciently implementable over multi-core CPUs. We also propose a {segment-by-segment method} %virtual waypoint model which decomposes the TPC problem into sequential TPC subproblems each with a smaller problem dimension. Simulation results demonstrate the superior computation time efficiency of the proposed algorithms, and also show that the UAV-IC can yield higher network sum rate than the benchmark orthogonal schemes.

연구 동기 및 목표

• 공유 스펙트럼과 동적 UAV 이동성을 가진 다중 UAV 네트워크에서 간섭 관리 문제를 해결하기 위해.
• 속도, 고도, 충돌 회피와 같은 실용적인 비행 제약 조건 하에서 UAV 궤적과 전송 전력을 공동 최적화하기 위해.
• 다수의 UAV와 시간 슬롯을 포함한 대규모 UAV-IC 환경에서 계산 효율적인 알고리즘을 개발하기 위해.
• 비정규화된 UAV 스펙트럼 공유가 기존의 TDMA 및 FDMA 방식보다 총 수신률에서 뛰어나다는 것을 입증하기 위해.

제안 방법

• UAV 이동성과 간섭 제약 조건 하에서 총 수신률을 최대화하기 위한 비볼록적이고 대규모 최적화 문제를 공동 궤적 및 전력 제어(TPC)에 대해 수립한다.
• 최적의 TPC가 비행-정지-비행 전략을 따르며, 먼저 최적의 정지 위치를 구해 차원 감소를 가능하게 함을 증명한다.
• 각 반복에서 궤적과 전력을 동시에 업데이트하는 SCA 기반 알고리즘(알고리즘 1)을 개발하여 수렴성과 성능을 향상시킨다.
• 다중 코어 CPU에서 효율적으로 구현 가능한 병렬 TPC 알고리즘(알고리즘 2)을 제안하여 대규모 구현의 계산 시간을 감소시킨다.
• 문제를 더 작은 부분 문제로 분해하는 세그먼트 단위 방법(알고리즘 3)을 도입하여 계산 부담을 추가로 감소시키지만, 성능 손실은 약간 발생한다.
• 두 단계 접근법을 활용한다: 먼저 정지 위치를 최적화하고, 고정된 초기 위치와 정지 위치를 기반으로 축소된 TPC 문제를 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공유 스펙트럼 다중 UAV 네트워크에서 UAV 이동성을 효과적으로 활용하여 간섭을 조율할 수 있는가?
• RQ2 속도, 고도, 충돌 회피와 같은 실용적인 UAV 비행 제약 조건 하에서 공동 궤적 및 전력 제어를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ3 대규모 다중 UAV 간섭 조율에서 성능과 효율성 사이의 계산적 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ4 협동된 UAV 이동성을 통한 비정규화 다중접근 방식이 기존의 정규화된 방식인 TDMA 및 FDMA에 비해 총 수신률에서 뛰어나게 되는가?
• RQ5 공동 TPC 문제는 어떻게 분해하거나 병렬화하여 효율적인 실시간 구현을 가능하게 할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 SCA 기반 TPC 알고리즘(알고리즘 1)은 AO 방법과 거의 동일한 총 수신률을 달성하지만, 계산 시간이 크게 감소하였다.
• 병렬 TPC 알고리즘(알고리즘 2)은 중심화된 알고리즘과 거의 동일한 수신률 성능을 확보하면서도 계산 시간을 단축시켰으며, 특히 K ≥ 3일 경우 두드러진 효과를 보였다.
• 세그먼트 단위 알고리즘(알고리즘 3, N_seg=40)은 계산 시간을 추가로 감소시켰지만, 알고리즘 1 대비 약 5%의 수신률 손실이 발생하였다.
• 스펙트럼 공유를 통한 UAV-IC는 TDMA 및 FDMA 방식보다 총 수신률에서 뛰어나며, 특히 K ≥ 3일 경우 비정규화 접근의 이점을 입증하였다.
• FDMA는 모든 K에 대해 TDMA를 능가하지만, 더 많은 계산 시간을 소요하며, K ≥ 3일 경우 비정규화 방식에 비해 성능에서 열등하다.