[论文解读] Mobile Internet of Things: Can UAVs Provide an Energy-Efficient Mobile Architecture?

Mohammad Mozaffari, Walid Saad+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2016

UAV Applications and Optimization被引用 17

一句话总结

本文通过使用最优传输理论优化无人机聚类和轨迹，提出了一种基于无人机的移动物联网网络能量高效架构。通过动态无人机部署最小化物联网设备的发射功率，与固定Voronoi部署相比，总发射功率降低了56%。

ABSTRACT

In this paper, the optimal trajectory and deployment of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs), used as aerial base stations to collect data from ground Internet of Things (IoT) devices, is investigated. In particular, to enable reliable uplink communications for IoT devices with a minimum energy consumption, a new approach for optimal mobility of the UAVs is proposed. First, given a fixed ground IoT network, the total transmit power of the devices is minimized by properly clustering the IoT devices with each cluster being served by one UAV. Next, to maintain energy-efficient communications in time-varying mobile IoT networks, the optimal trajectories of the UAVs are determined by exploiting the framework of optimal transport theory. Simulation results show that by using the proposed approach, the total transmit power of IoT devices for reliable uplink communications can be reduced by 56% compared to the fixed Voronoi deployment method. Moreover, our results yield the optimal paths that will be used by UAVs to serve the mobile IoT devices with a minimum energy consumption.

研究动机与目标

• 解决高设备密度移动物联网网络中能量高效上行链路通信的挑战。
• 通过最优聚类无人机与地面物联网设备，最小化地面物联网设备的总发射功率。
• 在时变移动物联网网络中确定能量高效的无人机轨迹。
• 利用最优传输理论实现动态无人机部署，以适应设备位置的变化。
• 在移动物联网设备上实现可靠、低延迟的数据采集，同时最小化能量消耗。

提出的方法

• 首先使用固定部署策略对物联网设备进行聚类，将每个聚类分配给单一无人机，以最小化总发射功率。
• 应用最优传输理论将无人机的移动建模为质量运输问题，以最小化随时间变化的能量成本。
• 通过求解最优传输问题计算无人机轨迹，动态地将设备位置映射到无人机位置。
• 该框架考虑了设备移动性的时变特性，实现了自适应的无人机定位以维持持续的能量效率。
• 通过最优无人机位置配置，确保可靠上行链路通信，保持良好的信道条件。
• 将聚类与轨迹优化整合到统一框架中，实现实时部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何最优部署无人机以最小化移动物联网设备的总发射功率？
• RQ2 在时变条件下，服务于移动物联网设备的无人机最优轨迹是什么？
• RQ3 与静态部署相比，动态无人机移动性在多大程度上提升了能量效率？
• RQ4 最优传输理论在无人机辅助物联网网络中用于能量最小化，其适用程度如何？
• RQ5 所提出的无人机移动性框架在发射功率降低方面可实现多大的性能提升？

主要发现

• 所提出的无人机移动性框架与固定Voronoi部署方法相比，使物联网设备的总发射功率降低了56%。
• 基于最优传输的无人机轨迹能够实现对移动物联网设备的动态、节能服务。
• 聚类策略显著降低了整体能耗，通过最小化单个设备的发射功率。
• 通过优化定位与移动，无人机以最小能量支出实现了可靠的上行链路通信。
• 该框架在时变移动物联网网络中表现有效，能够适应设备分布的变化。
• 结果表明能量效率得到显著提升，验证了最优传输理论在物联网网络无人机轨迹规划中的适用性。