[논문 리뷰] Multiuser MISO UAV Communications in Uncertain Environments with No-fly Zones: Robust Trajectory and Resource Allocation Design

Dongfang Xu, Yan Sun외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 26.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 37인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 다중 불확실성—드론 진동, 사용자 위치 오차, 풍속 변동, 다각형 금지비행구역(NFZ)이 존재하는 다중 사용자 MISO 드론 통신 환경에서 강인한 공동 경로 및 부스터 형성 설계를 제안한다. 단조성 최적화와 준정방형 프로그래밍(정규화)을 활용해 최적의 전력 최소화를 달성하면서도 안전하고 NFZ 준수 비행을 보장하며, 실용적 구현을 위한 저복잡도 반복적 기법을 제공한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate robust resource allocation algorithm design for multiuser downlink multiple-input single-output (MISO) unmanned aerial vehicle (UAV) communication systems, where we account for the various uncertainties that are unavoidable in such systems and, if left unattended, may severely degrade system performance. We jointly optimize the two-dimensional (2-D) trajectory and the transmit beamforming vector of the UAV for minimization of the total power consumption. The algorithm design is formulated as a non-convex optimization problem taking into account the imperfect knowledge of the angle of departure (AoD) caused by UAV jittering, user location uncertainty, wind speed uncertainty, and polygonal no-fly zones (NFZs). Despite the non-convexity of the optimization problem, we solve it optimally by employing monotonic optimization theory and semidefinite programming relaxation which yields the optimal 2-D trajectory and beamforming policy. Since the developed optimal resource allocation algorithm entails a high computational complexity, we also propose a suboptimal iterative low-complexity scheme based on successive convex approximation to strike a balance between optimality and computational complexity. Our simulation results reveal not only the significant power savings enabled by the proposed algorithms compared to two baseline schemes, but also confirm their robustness with respect to UAV jittering, wind speed uncertainty, and user location uncertainty. Moreover, our results unveil that the joint presence of wind speed uncertainty and NFZs has a considerable impact on the UAV trajectory. Nevertheless, by counteracting the wind speed uncertainty with the proposed robust design, we can simultaneously minimize the total UAV power consumption and ensure a secure trajectory that does not trespass any NFZ.

연구 동기 및 목표

• 드론 진동, 사용자 위치 오차, 풍속 변동, 금지비행구역(NFZ) 등 피할 수 없는 불확실성으로 인한 UAV 통신 시스템 성능 저하 문제를 해결한다.
• 2차원 경로 및 부스터 형성 벡터 설계를 통해 총 드론 전력 소비를 공동 최소화하는 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 드론 진동으로 인한 부정확한 도착각(AoD) 추정에 대한 강인성을 확보한다.
• 다각형 NFZ 제약 조건을 적용하여 드론 경로가 엄격히 안전 비행 영역 내에 유지되도록 보장한다.
• 단조성 최적화를 통한 최적 해와 연속적인 볼록 근사 기반의 저복잡도 비최적 반복적 기법을 개발하여 실용적 구현을 가능하게 한다.

제안 방법

• 총 전송 전력 최소화를 위해 드론의 2차원 경로와 부스터 형성 벡터를 비볼록 최적화 프레임워크 내의 결정 변수로 모델링한다.
• 드론 진동으로 인한 AoD 불확실성은 경계 오차 모델을 사용해 표현하고, 사용자 위치 및 풍속 불확실성은 확률적 또는 최악의 경우 경계로 표현한다.
• 부스터 형성, 경로, NFZ 경계 제약 조건을 포함한 강인 최적화 문제로 문제를 수립하고, 처리 가능성을 확보하기 위해 준정방형 프로그래밍(SDP) 정규화를 적용한다.
• 라그랑주 이중성 및 강력한 이중성 조건의 구조를 활용해 단조성 최적화 이론을 적용하여 해를 전역 최적화로 해결한다.
• 계산 복잡도를 감소시키면서도 거의 최적 성능를 유지하는 연속적인 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA) 기반 반복 알고리즘을 제안한다.
• 드론 경로 최적화 문제에 직접적으로 포함시켜 다각형 영역으로 모델링된 NFZ 제약 조건을 이행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 드론 진동은 MISO 드론 통신 환경에서 부스터 형성 정확도와 시스템 전력 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 사용자 위치 불확실성과 풍속 변동은 기존 드론 자원 할당 기법의 성능을 어느 정도 악화시키는가?
• RQ3 다중 불확실성과 NFZ 제약 조건 하에서 경로 계획과 부스터 형성 설계 간 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ4 어떻게 강인 최적화 기법을 적용하여 낮은 전력 소비와 엄격한 NFZ 규정 준수를 동시에 확보할 수 있는가?
• RQ5 최적 해와 저복잡도 비최적 반복적 기법 간 전력 절감 및 계산 비용 측면에서의 성능 격차는 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 최적 강인 설계는 고도의 드론 진동과 사용자 위치 불확실성 조건에서도 기준 대비 뚜렷한 전력 절감을 달성한다.
• 풍속 불확실성과 NFZ의 동시 존재는 드론 경로에 상당한 영향을 미치며, 안전하고 효율적인 비행을 위해 강인 설계가 필수적임을 보여준다.
• 최적 해는 풍속 및 AoD 추정 오차가 큰 조건에서도 전체 전력 소비를 최소화하면서 완전한 NFZ 회피를 보장한다.
• SCA 기반 비최적 알고리즘은 상당히 감소된 계산 복잡도로 거의 최적 성능를 달성하여 실시간 구현에 적합하다.
• 시뮬레이션 결과는 AoD 추정 오차를 忽시할 경우 성능 저하가 심각하게 발생함을 확인하며, 실무에서 강인 부스터 형성의 필수성을 입증한다.
• 유도된 조건 하에서 최적 해가 제로 이중성 갭을 달성함을 증명하여 단조성 최적화 및 SDP 정규화 접근법의 정확성을 검증한다.