[논문 리뷰] Throughput Maximization for UAV-Enabled Wireless Powered Communication Networks

Lifeng Xie, Jie Xu외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 14.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 35인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 UAV를 이용한 무선 전력 전송 통신망(WPCN)을 제안하며, UAV의 비행 경로와 무선 자원 할당을 공동 최적화하여 업링크 공통 Throughput를 최대화한다. UAV의 이동성을 활용해 사용자 위에 정지 비행함으로써 효율적인 다운링크 에너지 전송과 업링크 전송을 실현함으로써, 기존의 고정된 AP를 갖는 WPCN에 비해 상당히 뛰어난 성능을 보이며, 특히 '이중 근거리-원거리' 공정성 문제를 해결하는 데 뛰어난 효과를 발휘한다.

ABSTRACT

This paper studies an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless powered communication network (WPCN), in which a UAV is dispatched as a mobile access point (AP) to serve a set of ground users periodically. The UAV employs the radio frequency (RF) wireless power transfer (WPT) to charge the users in the downlink, and the users use the harvested RF energy to send independent information to the UAV in the uplink. Unlike the conventional WPCN with fixed APs, the UAV-enabled WPCN can exploit the mobility of the UAV via trajectory design, jointly with the wireless resource allocation optimization, to maximize the system throughput. In particular, we aim to maximize the uplink common (minimum) throughput among all ground users over a finite UAV's flight period, subject to its maximum speed constraint and the users' energy neutrality constraints. The resulted problem is non-convex and thus difficult to be solved optimally. To tackle this challenge, we first consider an ideal case without the UAV's maximum speed constraint, and obtain the optimal solution to the relaxed problem. The optimal solution shows that the UAV should successively hover above a finite number of ground locations for downlink WPT, as well as above each of the ground users for uplink communication. Next, we consider the general problem with the UAV's maximum speed constraint. Based on the above multi-location-hovering solution, we first propose an efficient successive hover-and-fly trajectory design, jointly with the downlink and uplink wireless resource allocation, and then propose a locally optimal solution by applying the techniques of alternating optimization and successive convex programming (SCP). Numerical results show that the proposed UAV-enabled WPCN achieves significant throughput gains over the conventional WPCN with fixed-location AP.

연구 동기 및 목표

• 고정된 AP를 갖는 기존 WPCN에서 먼 거리에 있는 사용자가 에너지 수확량이 낮고 업링크 전송 전력이 높아지는 '이중 근거리-원거리' 문제를 해결하기 위해.
• 비행 경로 최적화를 통해 동적 위치 조절이 가능한 UAV 이동성을 활용하여 에너지 전달 효율성과 통신 공정성을 향상시키기 위해.
• 유한한 비행 기간 동안 모든 지상 사용자들 중 최소(공통) 업링크 Throughput를 최대화하기 위해.
• UAV 속도 제약 조건과 사용자 에너지 중립성 제약 조건 하에 UAV 비행 경로, 다운링크 WPT, 업링크 WIT 자원 할당을 공동 최적화하기 위해.

제안 방법

• 제약 조건이 없는 경우에 대해 유도된 최적의 다지점 정지 비행 솔루션을 기반으로 한 연속적인 정지 및 이동 비행 경로 설계를 제안한다.
• 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 교차 최적화와 순차적 볼록 프로그래밍(Successive Convex Programming, SCP)을 적용한다. 이는 UAV 속도 및 에너지 중립성 제약 조건을 포함한다.
• 다운링크 및 업링크 전송 속도 표현에서 비볼록 항목을 선형 근사화하기 위해 일阶 테일러 근사법을 사용한다.
• UAV의 비행 경로를 지상 사용자 및 중간 경유지 위의 정지 단계의 연속으로 모델링하여 에너지 수확과 정보 전송의 균형을 맞춘다.
• 이중 단계 최적화를 구현한다. 첫 번째 단계에서는 속도 제약 없이 최적의 경로를 유도하고, 두 번째 단계에서는 반복적 정밀 조정을 통해 속도 제약 조건을 통합한다.
• 다운링크 전력 및 시간 할당을 업링크 전송 스케줄링과 통합하여 시스템의 공정성과 Throughput를 최대화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UAV 이동성을 어떻게 활용하여 WPCN에서 에너지 수확과 업링크 Throughput를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 에너지 중립성 제약 조건이 있는 WPCN에서 다수의 지상 사용자를 서비스하는 UAV의 최적 비행 경로는 어떤 구조를 가져야 하는가?
• RQ3 UAV 속도 제약 조건을 포함할 경우 최적의 비행 경로와 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 순차적 볼록 프로그래밍 접근법이 UAV 비행 경로와 자원 할당의 비볼록 공동 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ5 제안된 UAV 기반 WPCN은 기존의 고정된 AP를 갖는 WPCN에 비해 공정성과 Throughput 측면에서 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 속도 제약 조건이 없는 최적의 비행 경로는 UAV가 유한한 수의 지상 위치와 각 사용자 위에 순차적으로 정지 비행함으로써 에너지 전달과 업링크 Throughput를 최대화한다.
• SCP 기반 최적화를 통한 연속 정지 및 이동 비행 경로 설계는 UAV 속도 제약 조건 하에서도 높은 성능을 달성한다.
• 수치 결과는 고정된 AP를 갖는 기존 WPCN에 비해 상당한 Throughput 향상을 보이며, 특히 이중 근거리-원거리 공정성 문제 해결에 뛰어난 효과를 보인다.
• 고정된 AP가 최적으로 위치 배치된 경우조차도 UAV 기반 WPCN은 더 높은 공통 Throughput를 달성한다.
• 제안된 방법은 효율적으로 수렴하며, 강한 실용성과 함께 국소 최적 해를 제공한다.