[논문 리뷰] Unmanned Aerial Vehicle and Optimal Relay for Extending Coverage in Post-Disaster Scenarios

Abdu Saif, Kaharudin Dimyati외 6명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 13.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 18인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 자연재해 이후 상황에서 무선 커버리지 범위를 연장하기 위해 UAV 기반의 멀티홉 릴레이 네트워크를 제안하며, 릴레이 홉 거리와 UAV 위치를 최적화하여 시스템 용량과 연결성을 향상시킨다. 결과적으로, 빈도 높은 릴레이 배치는 분산형 디바이스 투 디바이스 통신을 가능하게 하여 시선 간 신뢰성과 커버리지 영역 및 에너지 효율성을 향상시킨다.

ABSTRACT

The malfunction or interruption of wireless coverage services has been shown to increase the mortality rate during natural disasters. Wireless coverage by an unmanned aerial vehicle (UAV) provides network coverage to ground user devices during and post-disaster events. The relay hops receive wireless coverage and can be forwarded to user devices that are out of coverage allowing reliable connectivity for large-scale user devices. This work evaluates the optimal relay hops performance to improve wireless coverage services and establish connectivity in post-disaster scenarios. The results demonstrate the UAV line of sights understanding to select an optimal relay for improving wireless coverage services. The path loss probability and system capacity were all affected by the user device distance and relay densities. The optimal relay hop distance and the UAV positions static are also investigated to improve coverage likelihood which could be especially useful for UAV deployment design. It is found that the dense relays node in UAV systems enhances the capacity coverage area and energy efficiency by decentralized connectivity through a multihop device to device wireless network.

연구 동기 및 목표

• 자연재해 발생 시 무선 네트워크 장애가 증가함에 따라 사망률이 증가하는 심각한 문제를 해결하기 위해.
• 기반 시설이 제한되거나 없는 자연재해 이후 환경에서 대규모 지상 사용자 디바이스의 연결성을 향상시키기 위해.
• UAV를 활용하여 무선 커버리지 범위를 향상시키는 데 있어 최적의 릴레이 홉 성능을 평가하기 위해.
• 커버리지 가능성과 시스템 용량을 최대화하기 위해 최적의 릴레이 홉 거리와 UAV 위치를 결정하기 위해.
• 릴레이 밀도와 사용자 디바이스 거리가 경로 손실 확률과 네트워크 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해.

제안 방법

• 연구는 자연재해 이후 상황에서 커버리지 범위를 연장하기 위해 UAV 기반 멀티홉 디바이스 투 디바이스 네트워크를 모델링한다.
• 신호 전파 및 커버리지에 미치는 영향을 평가하기 위해 UAV 위치를 분석하기 위해 시선 간(LoS) 모델을 사용한다.
• 경로 손실 확률은 사용자 디바이스 거리와 릴레이 밀도의 함수로 분석된다.
• 다양한 릴레이 홉 거리와 UAV 고도에서 시스템 용량을 평가한다.
• 커버리지 범위와 신호 신뢰성 간의 트레이드오프를 바탕으로 최적의 릴레이 홉 거리를 유도한다.
• 경로 손실을 최소화하고 시선 간 링크 가능성 확률을 극대화하기 위해 UAV의 정적 위치를 최적화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UAV 지원 자연재해 이후 네트워크에서 커버리지와 시스템 용량을 최대화하는 데 가장 적합한 릴레이 홉 거리는 무엇인가?
• RQ2 사용자 디바이스 거리는 경로 손실 확률과 네트워크 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 릴레이 밀도는 UAV 기반 멀티홉 네트워크의 시스템 용량과 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 어떤 UAV 고도와 위치 전략이 시선 간 링크와 커버리지 가능성 확률을 최대화하는가?
• RQ5 분산형 디바이스 투 디바이스 연결성은 자연재해 상황에서 네트워크의 복원력을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 밀도 높은 릴레이 배치는 멀티홉 디바이스 투 디바이스 통신을 가능하게 하여 용량 커버리지 영역을 크게 향상시킨다.
• 최적의 릴레이 홉 거리는 범위와 신호 품질의 균형을 맞춤으로써 시스템 용량을 향상시키고 경로 손실 확률을 감소시킨다.
• 지상 사용자와의 시선 간 연결을 확보한 UAV 위치 설정은 연결 신뢰성과 커버리지 가능성 확률을 높인다.
• 릴레이 밀도는 시스템 용량에 직접적인 영향을 미치며, 높은 밀도일수록 전체 네트워크 성능 향상에 기여한다.
• 단일 홉 전송에 대한 의존도를 줄임으로써 분산형 연결성이 에너지 효율성을 향상시킨다.
• 사용자 디바이스 거리는 경로 손실 확률에 결정적인 요소이며, 거리가 길수록 신호 품질과 커버리지가 악화된다.