[논문 리뷰] Resource Allocation for Solar Powered UAV Communication Systems

Yan Sun, Derrick Wing Kwan Ng외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 22.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 태양광 발전을 이용하는 다대역 UAV 통신 시스템을 대상으로 하부 최적의 자원 할당 알고리즘을 제안하며, 3차원 UAV 위치 결정, 전력 할당, 서브대역 할당을 종합적으로 최적화하여 시스템 합성 통과량을 극대화한다. 순차적 볼록 근사( successive convex approximation ) 방법을 사용하여, 특히 동적인 사용자 분포와 태양 에너지 제약 조건 하에서 기존 기준 대비 상당히 높은 스펙트럼 효율성을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate the resource allocation design for multicarrier (MC) systems employing a solar powered unmanned aerial vehicle (UAV) for providing communication services to multiple downlink users. We study the joint design of the three-dimensional positioning of the UAV and the power and subcarrier allocation for maximization of the system sum throughput. The algorithm design is formulated as a mixed-integer non-convex optimization problem, which requires a prohibitive computational complexity for obtaining the globally optimal solution. Therefore, a low-complexity suboptimal iterative solution based on successive convex approximation is proposed. Simulation results confirm that the proposed suboptimal algorithm achieves a substantially higher system sum throughput compared to several baseline schemes.

연구 동기 및 목표

• 지상 인프라가 비실용적인 고립 또는 재해 영향 지역에서 지속 가능하고 고용량의 통신을 제공하는 데 도전하는 것.
• 자주 충전이 필요한 배터리 구동 UAV의 한계를 극복하여 장기 운영을 가능하게 하는 것.
• 태양광 발전 UAV 다대역 시스템에서 시스템 합성 통과량을 극대화하기 위해 3차원 UAV 위치 결정과 전력 및 서브대역 할당을 통합 최적화하는 프레임워크를 설계하는 것.
• 높은 고도에서 태양 에너지를 충분히 수확하는 것과 경로 손실로 인한 공기-지상 통신 품질 확보 사이의 본질적 트레이드오프를 해결하는 것.
• 기존에 국소적으로 해법을 구할 수 없는 혼합 정수 비볼록 최적화 문제에 대해 계산 효율적인 해법을 개발하는 것.

제안 방법

• UAV의 3차원 위치 결정, 각 서브대역에 대한 전력 할당, 사용자에게의 서브대역 할당을 포함하는 혼합 정수 비볼록 최적화 문제로 시스템 합성 통과량 극대화 문제를 수립한다.
• 비행 고도, 대기 투과율, 흐림 정도를 고려한 태양 에너지 수확 모델을 설정하며, 태양 전지의 크기와 효율성으로부터 에너지 제약 조건을 도출한다.
• 비볼록 문제를 반복적으로 볼록 하위문제로 근사하는 순차적 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA ) 기법을 적용하여, 하위 최적의 실용적 해에 수렴 가능하도록 한다.
• 에너지 제약과 서비스 품질 요구 조건 하에서 UAV 위치, 전력 할당, 서브대역 할당을 번갈아 가며 최적화하는 블록 반복 알고리즘을 사용한다.
• 거리에 따라 변하는 경로 손실과 그림자 효과를 고려한 현실적인 공기-지상 채널 경로 손실 모델을 통합한다.
• UAV의 전력 소비와 태양 에너지 가용성을 최적화에 통합하여 에너지 인과성과 지속 가능한 운영을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고정 또는 무작위 설정 대비 태양광 발전 다대역 UAV 시스템에서 3차원 UAV 위치 결정, 전력 할당, 서브대역 할당을 종합 최적화함으로써 시스템 합성 통과량이 어떻게 향상되는가?
• RQ2 비행 고도가 UAV 시스템에서 태양 에너지 수확 능력과 공기-지상 통신 품질 사이의 트레이드오프에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 순차적 볼록 근사 기반 하부 최적 알고리즘이 고정된 UAV 위치 또는 무작위 서브대역 할당을 가진 기준 대비 성능과 복잡도에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 태양 에너지 제약 조건 하에서 전송 전력과 사용자 수가 증가할 경우 시스템 통과량은 어느 정도로 증가하는가?
• RQ5 흐림 정도와 대기 조건은 태양광 발전 UAV 통신에서 에너지 가용성과 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 하부 최적 알고리즘은 사용자 수가 증가할수록 다중 사용자 다양성의 효과적인 활용 덕분에 기준 대비 상당히 높은 평균 시스템 합성 통과량을 달성한다.
• 1 m²의 고정된 태양 전지 크기 조건에서 시스템 합성 통과량은 최대 전송 전력 35 dBm까지 증가하지만, 고도가 높아질수록 태양 에너지 수확 능력이 제한되어 성능 포화 상태에 도달한다.
• 태양 전지 크기가 작을 경우(예: 1 m²), 에너지를 충분히 확보하기 위해 UAV는 더 높은 고도로 비행해야 하며, 이로 인해 경로 손실이 증가하고 고전력 영역에서 성능의 하한선이 발생한다.
• 기준 대안 1은 UAV를 원점 (x,y) = (0,0) 에 고정함으로써 사용자 위치에 적응하지 못해 공간 다양성 이득이 제한되어 제안된 방법보다 통과량이 낮다.
• 기준 대안 2는 랜덤 서브대역 할당을 사용함으로써 자원 활용 효율성이 떨어져 공정성은 확보하지만 사용자 수 증가에 따라 성능 향상이 없으며, 성능이 열악하다.
• 모든 테스트 구성에서 제안된 방법은 모든 기준 대안을 능가하며, 태양광 발전 UAV 시스템에서 3차원 위치 결정과 자원 할당 최적화의 통합이 얼마나 중요한지를 입증한다.