[논문 리뷰] Network-Connected UAV: 3D System Modeling and Coverage Performance Analysis

Jiangbin Lyu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 19.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 26인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 네트워크에 연결된 UAV를 위한 3차원 시스템 모델을 제안하고, 셀룰러 네트워크에서 업링크 및 다운링크 커버리지 성능을 평가하기 위한 분석 프레임워크를 개발한다. 일반화된 포아송 다항분포(GPM)를 이용해 간섭을 모델링하고, 새로운 격자 근사(LA) 기법을 적용함으로써 간섭 분포를 높은 정확도로 효율적으로 계산함으로써, 실질적인 채널 및 안테나 조건 하에서 특히 라인오브사이트(LoS) 링크를 갖는 고고도 UAV에 대한 정확한 3차원 커버리지 분석이 가능해진다.

ABSTRACT

With growing popularity, unmanned aerial vehicles (UAVs) are pivotally extending conventional terrestrial Internet of Things (IoT) into the sky. To enable high-performance two-way communications of UAVs with their ground pilots/users, cellular network-connected UAV has drawn significant interests recently. Among others, an important issue is whether the existing cellular network, designed mainly for terrestrial users, is also able to effectively cover the new UAV users in the three-dimensional (3D) space for both uplink and downlink communications. Such 3D coverage analysis is challenging due to the unique air-ground channel characteristics, the resulted interference issue with terrestrial communication, and the non-uniform 3D antenna gain pattern of ground base station (GBS) in practice. Particularly, high-altitude UAV often possesses a high probability of line-of-sight (LoS) channels with a large number of GBSs, while their random binary (LoS/Non-LoS) channel states and (on/off) activities give rise to exponentially large number of discrete UAV-GBS association/interference states, rendering coverage analysis more difficult. This paper presents a new 3D system model to incorporate UAV users and proposes an analytical framework to characterize their uplink/downlink 3D coverage performance. To tackle the above exponential complexity, we introduce a generalized Poisson multinomial (GPM) distribution to model the discrete interference states, and a novel lattice approximation (LA) technique to approximate the non-lattice GPM variable and obtain the interference distribution efficiently with high accuracy. The 3D coverage analysis is validated by extensive numerical results, which also show effects of key system parameters such as cell loading factor, GBS antenna downtilt, UAV altitude and antenna beamwidth.

연구 동기 및 목표

• UAV의 3차원 커버리지 성능을 셀룰러 네트워크에서 다루기 위해, 지상 2차원 네트워크와는 다름없이 공기-지상 전파 및 간섭 특성에 의해 영향을 받는 고유한 특성을 고려한 분석이 필요하다.
• 무작위로 발생하는 LoS/비LoS 상태 및 UAV-GBS 연결의 on/off 활동으로 인해 발생하는 복잡한 간섭 환경을 모델링하며, 이는 기하급수적으로 증가하는 간섭 상태 조합을 초래한다.
• 간섭 상태 수열의 기하급수적 복잡성을 줄이면서도 높은 정밀도를 유지하는 효율적이고 정확한 분석 프레임워크를 개발한다.
• UAV 고도, GBS 안테나 하향각, 빔폭, 셀 로딩과 같은 주요 시스템 파라미터가 업링크 및 다운링크 커버리지 확률에 미치는 영향을 평가한다.
• 커버리지 성능에 대한 신뢰할 수 있는 분석 기반을 제공하여 실용적인 UAV 응용, 예를 들어 경로 계획 및 이동 제어를 지원한다.

제안 방법

• 지상 기지국(GBS)과 UAV 모두의 3차원 공기-지상 채널 전파, LoS 확률 모델 및 비균일한 3차원 안테나 이득 패턴을 고려한 3차원 셀룰러 네트워크 모델을 제안한다.
• 동일 주파수 대역의 GBS들에서 유도되는 이산 간섭 상태를 일반화된 포아송 다항분포(GPM) 랜덤 변수(RV)로 모델링하여 UAV-GBS 링크의 확률적 연결 및 활동성을 포괄한다.
• 비격자형 GPM 분포를 효율적으로 근사하기 위한 새로운 격자 근사(LA) 기법을 도입하여 집합 간섭 분포의 신속하고 정확한 계산을 가능하게 한다.
• SNR 임계값과 직접 링크 이득을 고려하여 근사된 간섭 분포 기반으로 업링크 및 다운링크 커버리지 확률에 대한 닫힌 형식의 수식을 유도한다.
• 수많은 수치 시뮬레이션을 통해 분석 프레임워크를 검증하였으며, LA 방법이 몽테카를로(MC) 및 수열 방법과 비교해 높은 정확도와 낮은 계산 복잡도를 확보하였다.
• 프레임워크를 활용하여 UAV 고도, GBS 안테나 하향각, UAV 빔폭, 셀 로딩 인자 등이 커버리지 성능에 미치는 영향을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LoS 링크의 지배성과 방향성 안테나 패턴을 고려할 때, UAV 고도가 셀룰러 네트워크 내 3차원 커버리지 성능에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 특히 고고도 환경에서 GBS 안테나 하향각과 빔폭은 UAV의 다운링크 커버리지 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 셀 로딩 인자(ω_dl)는 3차원 셀룰러 환경에서 UAV의 업링크 및 다운링크 장애 확률과 커버리지 성능에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 무작위로 발생하는 UAV-GBS 연결으로 인해 기하급수적으로 증가하는 이산 간섭 상태가 존재하는 상황에서, 다수의 동일 주파수 대역 GBS로부터의 간섭 분포를 효율적이고 정확하게 모델링할 수 있는가?
• RQ5 특히 간섭 감소 및 빔포밍 이득 측면에서, 방향성 UAV 안테나(예: 90° 빔폭)가 등방성 안테나보다 다운링크 커버리지에 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 격자 근사(LA) 기법은 집합 간섭 분포를 매우 높은 정확도로 근사하며, 수열 또는 몽테카를로 방법에 비해 훨씬 낮은 계산 복잡도를 보이며, 큰 네트워크(예: M ≥ 17개의 동일 주파수 대역 GBS)에서도 적용 가능하다.
• 고고도(예: H_u ≥ 60 m)에서 GBS 안테나 하향각을 증가시켜(예: -10°에서 -20°로) 간섭 감소 효과가 직접 링크 강도 감소보다 더 크게 작용함으로써 다운링크 커버리지 확률이 향상된다.
• 고고도에서 방향성 UAV 안테나(예: 90° 빔폭)는 등방성 안테나보다 더 높은 다운링크 커버리지 확률을 제공하며, 빔포밍 이득과 비빔광선 GBS로부터의 간섭 감소 효과 덕분이다.
• 다운링크 커버리지 확률은 SNR 임계값 η_dl이 증가할수록 감소하며, 높은 셀 로딩 인자(ω_dl)는 커버리지 확률을 낮추고 η_dl 변화에 대한 민감도를 감소시킨다.
• 3차원 커버리지 성능은 UAV 고도와 GBS 안테나 패턴에 매우 민감하며, GBS의 비균일한 3차원 방사 패턴으로 인해 중간 고도에서 커버리지 확률에 진동하는 경향이 나타난다.
• 제안된 분석 프레임워크는 다양한 GBS 위치, 고도, 안테나 패턴 및 로딩 인자를 고려한 이질적 네트워크 환경에 적용 가능하며, 실질적인 UAV 경로 계획 및 이동 제어 시나리오에 활용 가능하다.