[논문 리뷰] Towards 6G with Connected Sky: UAVs and Beyond

Mohammad Mozaffari, Xingqin Lin외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 01.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 6인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 3GPP에서 발전시킨 NR을 활용하여 지상 통신 시스템과 비지상 네트워크(NTNs)를 통합함으로써 6G 네트워크에서 무인 항공기(UAVs)의 원활하고 안전하며 신뢰할 수 있는 연결성을 위한 셀룰러 네트워크 프레임워크를 제안한다. 이는 고고도 비행기 연결성을 가능하게 하며, 최적화를 위해 인공지능(AI)을 활용한다. 연구에서는 3GPP에서 발전시킨 NR과 위성 및 고고도 플랫폼을 조합함으로써 간섭, 이동성 관리, 커버리지 갭 등의 UAV 고유의 과제를 극복할 수 있음을 입증한다. 이는 향후 6G 응용을 위한 진정으로 연결된 하늘을 실현한다.

ABSTRACT

The large-scale and ever-growing use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in a wide range of applications is foreseen to be a major part of beyond 5G and 6G wireless networks in the next decade. The effective support of such massive deployment of UAVs requires offering reliable, secure, and cost-effective wireless connectivity. In this regard, cellular networks play essential roles in serving UAVs acting as flying user equipments. While the cellular networks provide promising connectivity solutions for UAVs, enabling robust UAV operations faces several challenges. In this paper, an overview of key barriers and design considerations of widespread commercial use of flying UAVs are presented along with their potential solutions. In addition, we discuss how cellular networks can support UAVs by relying on their advanced features, network intelligence, key enabling technologies for beyond 5G and 6G, and exploiting new tools from machine learning. Finally, we shed light on offering wireless services to high altitudes and the integration of non-terrestrial networks with terrestrial networks towards limitless connectivity in 6G.

연구 동기 및 목표

• 6G 네트워크에서 대규모 상업적 UAV 배치를 위한 핵심 장애요인인 안전성, 교통 통제, 보안 문제를 규명하고 해결하기 위해.
• 특히 고고도와 이동성으로 인한 간섭, 이동성 및 핸드오버 문제로 인해 기존 셀룰러 네트워크에 UAV를 통합하는 데 발생하는 과제를 분석하기 위해.
• 셀룰러 네트워크 지능, AI/ML, 비지상 네트워크(NTNs) 통합을 활용한 강력한 UAV 연결성 솔루션을 제안하기 위해.
• A2G 및 NTN 기술을 활용해 고고도 항공기까지 무선 연결성을 확장하는 가능성과 이점 탐색하기 위해.
• 무한하고 내구성이 강한 연결성을 위한 6G의 핵심 요소로 지상 및 비지상 네트워크 아키텍처의 통합을 주장하기 위해.

제안 방법

• UAV-UE(항공기용 사용자 단말기)에 최적화된 빔포밍 및 이동성 관리 기능을 갖춘 NR을 지상 사용자 중심의 셀룰러 네트워크에 적응시키기 위해 3GPP 리lease-15 및 이후 표준을 활용한다.
• 실시간 UAV 응용(충돌 회피, 이미지 처리, 동적 자원 할당 등)을 위해 네트워크 엣지에서 AI 및 머신러닝을 활용한다.
• 지상 대형 셀 및 소형 셀, 고고도 플랫폼 스테이션(HAPS), 위성 링크를 조합한 하이브리드 네트워크 아키텍처를 제안하여 커버리지를 연장한다.
• UAV 및 상업 항공기용 고대역폭, 저지연 통신을 지원하기 위해 전용 A2G(공중-지상) 네트워크 모델을 도입한다.
• 라인오브사이트(LoS) 및 비라인오브사이트 조건에서 UAV-BS 링크의 성능을 평가하기 위해 채널 모델링 및 시스템 수준 시뮬레이션을 활용한다.
• 비행 안전성과 규제 준수를 확보하기 위해 무인 항공기 시스템 트래픽 관리(UTM)를 셀룰러 코어 네트워크와 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고고도 UAV의 고유한 전파 특성과 이동성 특성을 고려할 때 셀룰러 네트워크는 어떻게 적응시켜야 하는가?
• RQ2 고속 이동성과 간섭이 빈번한 동적 환경에서 AI 및 머신러닝이 UAV 연결성 최적화에 어떤 역할을 할 수 있는가?
• RQ3 위성 및 HAPS를 포함한 비지상 네트워크(NTNs)는 지상 네트워크를 어떻게 보완하여 광역 범위의 원활한 UAV 연결성을 확보할 수 있는가?
• RQ4 UAV 및 상업 항공기용 신뢰성 있고 저지연 A2G 통신을 실현하기 위한 주요 기술적 및 운영적 과제는 무엇인가?
• RQ5 3GPP에서 발전시킨 5G NR은 어떻게 NTNs를 지원하도록 확장되어야 하며, 6G 시스템에서 지상 및 위성 링크 간의 원활한 핸드오버를 가능하게 할 수 있는가?

주요 결과

• 고고도로 인해 UAV는 기지국과 더 강한 라인오브사이트(LoS) 링크를 확보하므로 신호 강도가 향상되지만, 특히 밀집된 UAV 배치 상황에서는 이웃 셀 간 간섭이 증가한다.
• 지상 사용자 중심으로 최적화된 셀룰러 네트워크는 고속 이동성, 빔포밍 패tern 불일치, 업링크/다운링크 간섭 문제로 인해 UAV 지원에 심각한 과제를 겪으며, 새로운 핸드오버 및 빔 관리 전략이 필요하다.
• 지상 인프라가 확보되지 않은 해외 및 고고도 지역까지 커버리지를 연장하기 위해 비지상 네트워크(NTNs), 즉 LEO, MEO, GEO 위성 및 고고도 플랫폼(HAPS)의 통합이 필수적이다.
• 3GPP는 NR을 NTNs에 적응시키기 위해 상당한 진전을 이루었으며, 리lease-15에서 완료된 연구와 리lease-17에서 진행 중인 작업을 통해 6G에서 위성 및 공중 링크의 완전한 지원을 가능하게 하고 있다.
• AI 기반 엣지 컴퓨팅은 현장 또는 UE 근처에서 데이터를 처리함으로써 저지연으로 검색 및 구조, 점검, 편대 비행 등의 UAV 실시간 응용을 가능하게 한다.
• A2G 및 NTNs를 융합한 하이브리드 아키텍처, 예를 들어 유럽 항공 네트워크(European Aviation Network)는 특히 오ceans 및 고립 지역에서 원활한 기내 연결성을 위한 실현 가능한 모델을 보여준다.