[論文レビュー] Interference Management in UAV-assisted Integrated Access and Backhaul Networks

Abdurrahman Fouda, Ahmed S. Ibrahim+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 4, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 37被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、ユーザーおよび基地局の関連付け、ダウンリンク送信電力割り当て、UAVの空間的配置を統合最適化することで、ネットワーク合計スルーレートを最大化するUAV支援統合アクセス・バックホール（IAB）ネットワークのフレームワークを提案する。分散型UAVとドローンアレイ（DAA）を活用することで、動的ユーザー環境下で合計スルーレートが最大6.7倍向上し、SINRが2.9倍向上する。

ABSTRACT

An integrated access and backhaul (IAB) network architecture can enable flexible and fast deployment of next-generation cellular networks. However, mutual interference between access and backhaul links, small inter-site distance and spatial dynamics of user distribution pose major challenges in the practical deployment of IAB networks. To tackle these problems, we leverage the flying capabilities of unmanned aerial vehicles (UAVs) as hovering IAB-nodes and propose an interference management algorithm to maximize the overall sum rate of the IAB network. In particular, we jointly optimize the user and base station associations, the downlink power allocations for access and backhaul transmissions, and the spatial configurations of UAVs. We consider two spatial configuration modes of UAVs: distributed UAVs and drone antenna array (DAA), and show how they are intertwined with the spatial distribution of ground users. Our numerical results show that the proposed algorithm achieves an average of $2.9 imes$ and $6.7 imes$ gains in the received downlink signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and overall network sum rate, respectively. Finally, the numerical results reveal that UAVs cannot only be used for coverage improvement but also for capacity boosting in IAB cellular networks.

研究の動機と目的

• 小規模なサイト間距離と動的ユーザー分布に起因する、統合アクセス・バックホール（IAB）ネットワークにおけるアクセスリンクとバックホールリンク間の相互干渉の課題に対処する。
• 次世代セルラーネットワークにおける静的地上インfraの限界を乗り越えるために、無人航空機（UAV）の移動性と柔軟性を活用する。
• ユーザーおよび基地局の関連付け、電力割り当て、UAV空間的配置の統合最適化を通じて、IABネットワーク全体のダウンリンク合計スルーレートを最大化する。
• 分散型UAVとドローンアレイ（DAA）の2つのUAV空間的配置モードの性能を評価し、変動するユーザー分布下でのネットワーク性能に与える影響を検証する。
• UAVが覆蓋範囲拡張に加え、IABセルラーネットワークにおける容量強化の役割も果たせることを示す。

提案手法

• ユーザーおよび基地局の関連付け、アクセスおよびバックホールリンクのダウンリンク電力割り当て、UAVの軌道または位置配置を同時に決定する統合最適化フレームワークを提案する。
• 干渉低減のため、ユーザー関連付け、電力制御、UAV展開を統合最適化するため、混合整数非線形計画（MINLP）として問題をモデル化する。
• 空間的展開戦略を2つ導入する：(1) 非集中型で柔軟な展開が可能な分散型UAV、(2) ビームフォーミング利得と干渉調整に寄与するドローンアレイ（DAA）。
• 地上ユーザーの空間的分布を、UAV配置とビームフォーミング設計を最適化するための主要な入力として活用し、干渉に配慮した配置を実現する。
• 実用的制約（電力予算、干渉しきい値など）を満たす条件下で、数値最適化技術を用いて統合最適化問題を解く。
• 実際のチャネルモデルとユーザー移動パターンを用いて性能を評価し、実世界の展開ダイナミクスを反映する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAV支援IABネットワークにおいて、ユーザー関連付け、電力割り当て、UAV位置決めの統合最適化は、合計スルーレートにどのように寄与するか？
• RQ2 動的ユーザー分布下で、分散型UAVとドローンアレイ（DAA）の相対的な性能向上（SINRおよび合計スルーレート）はどの程度か？
• RQ3 小規模なサイト間距離を有するIABネットワークにおいて、UAVはアクセスリンクとバックホールリンク間の相互干渉をどの程度低減できるか？
• RQ4 UAVの空間的配置と地上ユーザーの空間的分布の相互作用が、ネットワーク性能にどのように影響するか？
• RQ5 UAVは覆蓋範囲拡張に加え、IABセルラーネットワークにおける容量強化の役割も果たせるか？

主な発見

• 提案された干渉管理アルゴリズムは、ベースライン手法と比較して、平均して2.9倍のダウンリンクSINR向上を達成した。
• アルゴリズムは、全体のネットワーク合計スルーレートで6.7倍の向上を達成し、UAV支援IABネットワークにおける顕著な容量向上を示した。
• ドローンアレイ（DAA）配置は、ユーザー密度の高い状況下で分散型UAV展開よりも高いスペクトル効率と優れた干渉抑制を実現した。
• UAV位置、電力割り当て、ユーザー関連付けの統合最適化は、ヒューリスティック的または分離最適化手法に比べて顕著な性能向上をもたらした。
• UAVは、単に覆蓋範囲を拡張するだけでなく、知的干渉管理を活用してネットワーク容量を能動的に向上させる点で、ネットワーク性能を顕著に改善した。
• ユーザー分布の空間的ダイナミクスは、最適なUAV展開戦略に強く影響を与えることが判明し、適応的かつ動的UAV位置決めアルゴリズムの必要性を強調した。