[논문 리뷰] UAV-Enabled Data Collection for Wireless Sensor Networks with Distributed Beamforming

Tianxin Feng, Lifeng Xie외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 23.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 43인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 지연 용납 가능한 시나리오에서 데이터 전송률을 최대화하고 지연 민감한 시나리오에서 장애 확률을 최소화하기 위해 분산 beamforming을 사용하는 드론(UAV) 기반 무선 센서 네트워크를 위한 공동 UAV 항로 및 전력 할당 설계를 제안한다. 볼록 최적화 및 근사 기법을 활용함으로써 제안된 방법은 기준 성능을 크게 능가하며, 임무 지속 시간이 증가할수록 이론적 성능 상한선에 가까워진다.

ABSTRACT

This paper studies an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless sensor network, in which one UAV flies in the sky to collect the data transmitted from a set of ground nodes (GNs) via distributed beamforming. We consider two scenarios with delay-tolerant and delay-sensitive applications, in which the GNs send the common/shared messages to the UAV via adaptive- and fixed-rate transmissions, respectively. For the two scenarios, we aim to maximize the average data-rate throughput and minimize the transmission outage probability, respectively, by jointly optimizing the UAV's trajectory design and the GNs' transmit power allocation over time, subject to the UAV's flight speed constraints and the GNs' individual average power constraints. However, the two formulated problems are both non-convex and thus generally difficult to be optimally solved. To tackle this issue, we first consider the relaxed problems in the ideal case with the UAV's flight speed constraints ignored, for which the well-structured optimal solutions are obtained to reveal the fundamental performance upper bounds. It is shown that for the two approximate problems, the optimal trajectory solutions have the same multi-location-hovering structure, but with different optimal power allocation strategies. Next, for the general problems with the UAV's flight speed constraints considered, we propose efficient algorithms to obtain high-quality solutions by using the techniques from convex optimization and approximation. Finally, numerical results show that our proposed designs significantly outperform other benchmark schemes, in terms of the achieved data-rate throughput and outage probability under the two scenarios. It is also observed that when the mission period becomes sufficiently long, our proposed designs approach the performance upper bounds when the UAV's flight speed constraints are ignored.

연구 동기 및 목표

• 무선 센서 네트워크에서 드론을 모바일 융합 센터로 활용하여 데이터 수집 효율성을 향상시키기 위해.
• 실제 제약 조건 하에서 UAV 항로 및 지상 노드 전력 할당 최적화 문제를 해결하기 위해.
• 유연 전송률을 사용하는 지연 용납 가능한 응용 분야에서 평균 데이터 전송률 전송량을 극대화하기 위해.
• 고정 전송률을 사용하는 지연 민감한 응용 분야에서 전송 장애 확률을 최소화하기 위해.
• 공동 항로 및 전력 설계에서 발생하는 비볼록 최적화 문제를 위한 효율적인 알고리즘 개발하기 위해.

제안 방법

• UAV 속도 및 노드 전력 제약 조건 하에서 전송량 극대화 및 장애 최소화를 위한 두 개의 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• UAV 속도 제약 조건을 무시한 채 문제를 완화하여 최적 해를 도출함으로써 성능 상한선을 밝혀낸다.
• 두 문제의 최적 항로가 모두 다중 위치 정지 구조를 가지며, 전력 할당 전략을 제외하고는 동일하다는 점을 확인한다.
• 실제 UAV 속도 제약 조건이 존재하는 일반 문제에 대해 비볼록성에 대응하기 위해 볼록 최적화 및 근사 기법을 적용하여 부분 최적 해를 설계한다.
• 비볼록성을 다루고 고품질 해로 수렴하기 위해 연속 볼록 근사(Successive Convex Approximation, SCA) 기반 반복 알고리즘을 사용한다.
• 드론이 지상 노드의 위상 정렬 및 전력 제어를 통해 분산 beamforming을 조율하는 중심 집중식 설계 프레임워크를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 beamforming이 가능한 WSN에서 데이터 전송률 전송량을 극대화하는 데 최적의 UAV 항로는 어떤 구조를 가져야 하는가?
• RQ2 공동 전력 할당 및 항로 설계는 지연 민감한 드론 데이터 수집에서 장애 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 UAV 이동성과 지상 노드 전력 최적화를 공동으로 고려할 경우, 별도 최적화 대비 성능 향상은 어느 정도 가능한가?
• RQ4 UAV 속도 제약 조건을 무시할 경우 실용적 설계가 이론적 성능 상한선에 얼마나 가까이 다가갈 수 있는가?
• RQ5 임무 지속 시간과 전송 전력 증가가 제안된 설계와 상한선 사이의 성능 격차에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 공동 항로 및 전력 할당 설계는 전송량 및 장애 확률 지표에서 모두 기준 성능을 크게 능가한다.
• 두 시나리오 모두 최적 항로가 다중 위치 정지 구조를 가지며, 핵심 위치에서 정지하는 것이 성능에 매우 중요하다는 것을 시사한다.
• 임무 지속 시간이 충분히 길어질 경우, 제안된 설계는 속도 제약 조건이 없는 완화된 문제로부터 유도된 이론적 성능 상한선에 가까워진다.
• 평균 전송 전력이 높아질수록 제안된 설계와 상한선 사이의 성능 격차가 증가한다. 이는 최적 정지와 경로 전송 간의 상충 관계 때문이다.
• 전력 최적화는 핵심적인 역할을 한다: 전용 항로 설계는 급격한 성능 저하를 겪으며, 이는 공동 전력 및 항로 제어의 중요성을 강조한다.
• 지연 민감한 시나리오에서는 제안된 방법이 모든 기준 성능보다 낮은 장애 확률을 달성하며, 비행 지속 시간이 증가할수록 상한선에 가까워진다.