[논문 리뷰] Trajectory Design for Energy Minimization in UAV-enabled Wireless Communications with Latency Constraints

Dinh-Hieu Tran, Thang X. Vu외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 18.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 35인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 사용자 대기 시간 제약 조건을 만족시키면서 에너지 소비를 최소화하는 드론 기반 무선 통신을 위한 이단계 경로 설계를 제안한다. 시간 창이 있는 TSP(TSPTW) 기반으로 동적 프ogramming(DP)을 사용하여 근사 최적의 경로를 찾고, 화물 이동 단계 간 드론 속도를 공동 최적화한다. DP는 복잡도가 훨씬 낮지만 근사 완전한 성능를 달성하여 기준 대비 에너지 효율성과 장애 성능에서 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

This paper studies energy-efficient unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless communications, where the UAV acts as a flying base station (BS) to serve the ground users (GUs) within some predetermined latency constraints, e.g., requested timeout (RT). Our goal is to design the UAV trajectory to minimize the total energy consumption while satisfying the RT requirement and energy budget, which is accomplished via jointly optimizing the trajectory and UAV's velocities along subsequent hops. The corresponding optimization problem is difficult to solve due to its non-convexity and combinatorial nature. To overcome this difficulty, we solve the original problem via two consecutive steps. Firstly, we propose two algorithms, namely heuristic search, and dynamic programming (DP) to obtain a feasible set of trajectories without violating the GU's RT requirements based on the traveling salesman problem with time window (TSPTW). Then, they are compared with exhaustive search and traveling salesman problem (TSP) used as reference methods. While the exhaustive algorithm achieves the best performance at a high computation cost, the heuristic algorithm exhibits poorer performance with low complexity. As a result, the DP is proposed as a practical trade-off between the exhaustive and heuristic algorithms. Specifically, the DP algorithm results in near-optimal performance at a much lower complexity. Secondly, for given feasible trajectories, we propose an energy minimization problem via a joint optimization of the UAV's velocities along subsequent hops. Finally, numerical results are presented to demonstrate the effectiveness of our proposed algorithms. ...

연구 동기 및 목표

• 엄격한 사용자 대기 시간 요구 조건을 충족시키면서 무선 네트워크 내 드론 에너지 소비를 최소화하는 도전 과제를 해결한다.
• 공동 경로 및 속도 최적화 문제의 비볼록성과 조합적 성격을 극복한다.
• 지상 사용자의 요청된 타임아웃(RT) 제약 조건과 에너지 예산을 만족시키는 실현 가능한 경로를 설계한다.
• 완전 탐색과 휘발성 방법 사이의 실용적 트레이드오프를 통해 성능와 계산 복잡도를 균형 잡는다.
• 기존 인프라가 비실용적인 동적 또는 희박한 네트워크 환경에서 에너지 효율적인 드론 운영을 가능하게 한다.

제안 방법

• 사용자 대기 시간 제약 조건을 통합하기 위해 경로 설계 문제를 시간 창이 있는 TSP(TSPTW)로 수식화한다.
• RT 요구 조건을 위반하지 않도록 실현 가능한 드론 경로를 생성하기 위해 휘발성 탐색과 동적 프로그래밍(DP) 알고리즘을 제안한다.
• 완전 탐색의 실용적 대안으로서, 계산 복잡도를 감소시키면서 근사 최적 성능를 달성하는 데에 DP를 사용한다.
• 각 실현 가능한 경로에 대해 Eq. (11)의 에너지 모델을 활용해 총 에너지 소비를 최소화할 수 있도록 드론 속도를 화물 이동 단계 간 공동 최적화한다.
• DP 알고리즘에서 최고 성능을 보인 경로를 통합하여 이단계 최적화를 수행한다: 먼저 경로 선택, 그 다음 속도 최적화.
• 웨이포인트로의 경로 정밀 조정을 위해 블록 좌표 강하법과 순차적 볼록 근사(СА)를 잠재적 확장으로 적용한다.

Figure 1 : System model.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 엄격한 대기 시간 제약 조건 하에서 드론 경로와 속도를 공동 최적화하여 에너지 소비를 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 사용자 RT 요구 조건을 충족시키는 실현 가능한 드론 경로를 찾는 데 있어 계산 복잡도와 성능 사이의 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ3 드론 경로 계획에서 완전 탐색 대비 복잡도가 크게 낮아지면서도 근사 최적 해를 제공할 수 있는가?
• RQ4 에너지 효율성과 장애 성능 측면에서 제안된 방법은 TSP 및 휘발성 탐색 기반 기준 방법과 비교해 어떻게 성능이 뛰어나게 되는가?
• RQ5 고정 속도 기반 방법에 비해 가변 속도 경로 설계가 드론 에너지 효율성 향상에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 동적 프로그래밍(DP) 알고리즘은 계산 복잡도를 크게 감소시키면서도 에너지 소비 측면에서 완전 탐색에 근접한 성능를 달성한다.
• DP 기반 경로 설계는 실행 시간이 훨씬 짧지만 평균 에너지 소비를 완전 탐색에 근접하게 낮춘다.
• 휴리스틱 알고리즘은 DP 및 완전 탐색보다 성능이 열 劣하며, 네트워크 크기가 증가할수록 에너지 격차가 커진다.
• 네트워크 크기가 커질수록 이동 거리가 길어지고, 특히 $V_{ ext{max}}$ 제약 조건이 있을 경우 속도 요구 수준이 높아져 에너지 소비가 증가한다.
• 완전 탐색의 실행 시간은 지상 사용자 수의 증가에 따라 지수적으로 증가하여 대규모 배포에 비실용적이다.
• 제안된 DP 기반 방법은 TSP 기반 기준 방법보다 에너지 소비와 장애 확률 측면에서 모두 뛰어난 성능를 보이며, 뛰어난 강건성과 효율성을 입증한다.

Figure 2 : $y_{Q}$ curves corresponding to its sub-functions, with $\epsilon=0.001$ .