[論文レビュー] Energy-efficient 3D UAV-BS Placement Versus Mobile Users' Density and Circuit Power

Jiaxun Lu, Shuo Wan+2 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、移動ユーザーの密度と搭載回路消費電力も考慮した3次元UAV-BS配置戦略を提案し、ネットワーク寿命を表す指標であるUAV再起動頻度（UAV-RF）を最小化する。主な結果として、最適なUAV-RFは送信電力が回路消費電力と等しくなる場合に達成され、最適な高度は覆い範囲半径に比例し、伝搬環境に依存する勾配を持つことが示された。これにより、動的状況下での効率的なオンライン展開が可能となる。

ABSTRACT

Properly 3D placement of unmanned aerial vehicle mounted base stations (UAV-BSs) can effectively prolong the life-time of the mobile ad hoc network, since UAVs are usually powered by batteries. This paper involves the on-board circuit consumption power and considers the optimal placement that minimizes the UAV-recall-frequency (UAV-RF), which is defined to characterize the life-time of this kind of network. Theoretical results show that the optimal vertical and horizontal dimensions of UAV can be decoupled. That is, the optimal hovering altitude is proportional to the coverage radius of UAVs, and the slope is only determined by environment. Dense scattering environment may greatly enlarge the needed hovering altitude. Also, the optimal coverage radius is achieved when the transmit power equals to on-board circuit power, and hence limiting on-board circuit power can effectively enlarge life-time of system. In addition, our proposed 3D placement method only require the statistics of mobile users' density and environment parameters, and hence it's a typical on-line method and can be easily implemented. Also, it can be utilized in scenarios with varying users' density.

研究の動機と目的

• バッテリー駆動のUAV-BSの限られたエネルギー容量に対処するため、3次元配置最適化によりネットワーク寿命を最大化すること。
• ローターおよびプロセッサなど、UAV-BSの搭載回路消費電力（例：回路消費電力）を、先行研究でしばしば無視されるエネルギー効率モデルに組み込むこと。
• UAV再起動頻度（UAV-RF）を定義し、これを最小化すること。UAV-RFは、バッテリーの放電によりUAVが再起動を要する頻度を表す。
• ユーザー密度と環境パラメータの統計的知識のみを必要とする、実用的でオンライン展開可能な戦略を開発すること。
• 変動するユーザー密度および環境条件を伴う状況において、UAV-BSの適応的展開を可能にすること。

提案手法

• 送信電力、回路消費電力、ユーザー密度、覆い範囲半径を変数とするUAV-RF最小化問題を定式化する。
• 固定された覆い範囲半径における送信電力を最小化することで最適な浮上高度を導出。このとき、最適な高度は覆い範囲半径に比例し、伝搬環境（例：高密度散乱環境では必要な高度が増加）によって決定される勾配を持つことが示された。
• 導出された最適な高度を用いて、UAV-RFを環境、覆い範囲パラメータ、および回路消費電力の関数として表現する。
• 異なるトラフィックパターンを持つサブ領域における移動ユーザーの空間的分布を表すためにポアソン点過程（PPP）モデルを適用する。
• 最適な覆い範囲半径およびUAV-RFの解析的表現を導出し、送信電力が回路消費電力と等しくなる場合にUAV-RFが最小化されることを示した。
• 都市部、準都市部、農村部の環境において、異なるユーザー密度と回路消費電力レベルを想定し、数値シミュレーションにより理論的結果の妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 送信電力と搭載回路消費電力の両方を考慮した場合、UAV-RFを最小化する1台のUAV-BSの最適3次元配置は何か？
• RQ2 最適な浮上高度は覆い範囲半径に対してどのようにスケーリングされるか？また、伝搬環境はこの関係にどのように寄与するか？
• RQ3 どの送信電力レベルでUAV-RFが最小化され、これは搭載回路消費電力とどのように関係するか？
• RQ4 ユーザー密度と回路消費電力が変化する場合、最適な覆い範囲半径はどのように変化するか？
• RQ5 提案手法は、ユーザー密度と環境の統計的知識のみを必要とするオンラインで適応可能な戦略として実装可能か？

主な発見

• 最適な浮上高度は覆い範囲半径に比例し、比例定数（勾配）は伝搬環境にのみ依存する。高密度散乱環境では、顕著に高い高度を要することが示された。
• UAV-RFが最小化されるのは、UAVの送信電力が搭載回路消費電力と等しい場合である。これは、回路消費電力を低減することが直接的にネットワーク寿命を延長することを示唆している。
• 高散乱環境では、覆い範囲とユーザー密度が固定であっても、必要な浮上高度が高くなるため、最適なUAV-RFが増加する。
• 搭載回路消費電力が増加するにつれ、UAVの数を減らすために最適な覆い範囲半径が拡大し、結果として総回路消費電力が低減される。
• 都市部（0.1ユーザー/m²）において、回路消費電力が100 dBの場合、最適な覆い範囲半径は327.3 mであり、120 dBに増加すると1035 mに増加する。
• 提案手法は本質的にオンラインで実装可能であり、ユーザー密度と環境の統計的知識のみを必要とするため、動的なユーザー分布へのリアルタイム適応が可能である。