[論文レビュー] Joint Radio Resource Allocation, 3D Placement and User Association of Aerial Base Stations in IoT Networks

Arman Azizi, Nader Mokari+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 15, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 35被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、IoTネットワークにおける航空ベースステーション（ABS）の共同最適化フレームワークを提案し、3次元配置、無線リソース割り当て（RRA）、ユーザー接続を同時に最適化することで、QoS制約を満たしつつ上行リンク送信電力を最小化する。非凸性の高い複雑な問題を扱うために、半定値緩和（SDR）と幾何プログラミング（GP）を用いて、取り扱い可能な部分問題に分解し、シミュレーション評価によりLoSおよび一般化LoS/NLoS環境下で顕著な電力削減を達成した。

ABSTRACT

In this paper, a novel method for joint radio resource allocation (RRA), three-dimensional placement (3DP), and user association of aerial base stations (ABSs) as a main problem in the internet of things (IoT) networks is proposed. In our proposed model, we consider two schemes: a) line of sight (LoS) b) generalized. In the LoS scheme, all the ABSs should see the IoT users as LoS. In the generalized scheme, ABSs can see some of the IoT users as LoS and some of them as NLoS. The main goal of this paper is to minimize the overal transmit power of the IoT users while satisfying some quality of service (QoS) constraints in uplink scenario. To solve the optimization problems and to convert the main problems with high complexity into the subproblems with lower complexity, we decompose them into two subproblems namely 3DP subproblem and joint RRA and user association (JRU) subproblem. The methods which we use to solve our proposed optimization problems are Semi Definite Relaxation (SDR) and Geometric Programming (GP). Finally, using simulations, we evaluate the performance of the proposed schemes for different values of the network parameters.

研究の動機と目的

• IoTネットワークにおける航空ベースステーション（ABS）の3次元配置、無線リソース割り当て（RRA）、ユーザー接続の共同最適化を解決すること。
• 品質保証（QoS）制約を満たしつつ、IoTデバイスの合計上行リンク送信電力を最小化すること。
• 直線視線（LoS）および一般化（混合LoS/NLoS）リンクの2つの伝搬モデルを扱うこと。
• 高コストの最適化問題を、3次元配置と共同RRA-ユーザー接続の2つの低コスト部分問題に分解すること。
• シミュレーションを用いて、さまざまなネットワークパラメータ下での提案手法の性能を検証すること。

提案手法

• 計算複雑度を低減するため、問題を2つの部分問題に分解する：3次元配置（3DP）と共同RRA-ユーザー接続（JRU）。
• JRU部分問題に対して、送信電力最小化とQoS制約に基づく非凸な二次制約付き二次計画問題（QCQP）を定式化する。
• ランク1制約を緩和することで、非凸なQCQPを凸な半定値計画問題（SDP）に変換するため、半定値緩和（SDR）を適用する。
• 緩和されたSDP解から妥当な解を回復するために、ガウスランダム化手順（GRP）を用いる。
• 一般化LoS/NLoSモデル下で、RRAとユーザー接続部分問題を解くために幾何プログラミング（GP）を適用する。
• 全体の解は、部分問題の分解と反復的最適化によって繰り返し精緻化される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ABSを用いたIoTネットワークにおいて、3次元配置、無線リソース割り当て、ユーザー接続を共同最適化することで、上行リンク送信電力をどのように最小化できるか？
• RQ2 電力効率という観点から、厳密なLoSモデルと比較して、一般化LoS/NLoSモデルを用いることで得られる性能向上はどの程度か？
• RQ3 非凸なRRAおよびユーザー接続問題を解くにあたり、提案されたSDRベースのアプローチは、従来手法と比較してどのように優れているか？
• RQ4 ユーザー密度やUAV高度といったネットワークパラメータが、合計送信電力およびシステム性能に与える影響は何か？
• RQ5 3DPとJRUの部分問題への分解は、著しく低い複雑度でほぼ最適な性能を維持できるか？

主な発見

• 提案された共同最適化フレームワークは、ベースライン手法と比較して、合計上行リンク送信電力を顕著に削減した。
• 一般化LoS/NLoSモデルは、特に混雑または遮蔽のある環境下で、厳密なLoSモデルよりも優れた性能を示した。
• JRU部分問題に対するSDRベースの解法は、ガウスランダム化による検証を通じて、ほぼ最適な電力効率を達成する妥当な解を提供した。
• シミュレーション結果から、提案手法はさまざまなネットワーク構成において、QoS要件とエネルギー効率の両方を効果的にバランスしていることが示された。
• 分解アプローチにより計算複雑度が低減された一方で、高い性能を維持しており、動的変化するIoTネットワークにおけるリアルタイム展開に適していることがわかった。
• 本手法は、ユーザー分布やUAV展開密度の変化に対してもロバストであり、さまざまな条件下でも安定したQoSを確保できることが示された。