[論文レビュー] Mobile Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for Energy-Efficient Internet of Things Communications

Mohammad Mozaffari, Walid Saad+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 22被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、IoTネットワークにおける総送信電力の最小化を目的として、複数の移動型UAVの3次元配置、移動、デバイス接続、上行リンク電力制御を統合最適化するフレームワークを提案する。アクティブなIoTデバイスの分布に基づいてUAVの位置を動的に更新し、エネルギー効率の良い軌道を計算することで、静的UAVと比較してIoTデバイスの送信電力を45%削減し、システムの信頼性を最大28%向上する。

ABSTRACT

In this paper, the efficient deployment and mobility 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 total transmit power, a novel framework is proposed for jointly optimizing the three-dimensional (3D) placement and mobility of the UAVs, device-UAV association, and uplink power control. First, given the locations of active IoT devices at each time instant, the optimal UAVs' locations and associations are determined. Next, to dynamically serve the IoT devices in a time-varying network, the optimal mobility patterns of the UAVs are analyzed. To this end, based on the activation process of the IoT devices, the time instances at which the UAVs must update their locations are derived. Moreover, the optimal 3D trajectory of each UAV is obtained in a way that the total energy used for the mobility of the UAVs is minimized while serving the IoT devices. Simulation results show that, using the proposed approach, the total transmit power of the IoT devices is reduced by 45% compared to a case in which stationary aerial base stations are deployed. In addition, the proposed approach can yield a maximum of 28% enhanced system reliability compared to the stationary case. The results also reveal an inherent tradeoff between the number of update times, the mobility of the UAVs, and the transmit power of the IoT devices. In essence, a higher number of updates can lead to lower transmit powers for the IoT devices at the cost of an increased mobility for the UAVs.

研究の動機と目的

• 希薄なまたはインfra構築が制限された環境における、バッテリ駆動のIoTデバイスからのエネルギー効率の良い上行リンクデータ収集の課題に対処する。
• 静的空中基 station の限界を克服し、動的UAV配置と移動を可能にすることで、IoTデバイスの送信電力を低減する。
• 個々のSINR制約下で、UAVの3次元位置、デバイス-UAV接続、上行リンク電力制御を同時に最適化し、総送信エネルギーを最小化する。
• 時間変動するIoTデバイスのアクティビティに基づいてUAVの動的更新メカニズムを構築し、移動コストとデバイスのエネルギー節約のバランスを取る。
• UAV更新回数、UAV移動エネルギー、IoTデバイス送信電力の間の根本的トレードオフを特定する。

提案手法

• SINR制約下で、UAVの3次元位置、デバイス接続、上行リンク電力レベルを変数とする、総IoTデバイス送信電力を最小化する最適化問題を定式化する。
• 問題を2つの交互に解く部分問題に分解する：(1) UAV位置を固定してデバイス接続と電力制御を最適化；(2) 接続を固定して、反復的リファインメントにより3次元UAV位置を最適化する。
• IoTデバイスのアクティベートパターンに基づいて、UAV再配置の最適な更新タイミングを導出する。これにより、1回の更新間隔あたりのアクティブデバイス数が指定された上限を超えないように保証する。
• UAV移動をエネルギー最小化3次元軌道としてモデル化し、空力的および推進ダイナミクスを考慮して移動に要するエネルギーコストを計算する。
• 反復的アルゴリズムによるリファインメントを用い、近似的最適解に収束させる。シミュレーションで約5回の反復後に収束が確認された。
• 離散化された空間における全探索と比較して性能を検証し、平均500倍高速で、最適解からの乖離が11%以内の高い精度を達成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー制限のあるIoTデバイスからの上行リンクデータ収集を最適化するため、UAVを3次元空間でどのように配置すれば、総送信電力を最小化できるか？
• RQ2 時間変動するIoTデバイスのアクティビティパターンに基づいて、UAVの最適な動的更新スケジュールは何か？
• RQ3 SINR制約を満たしつつ、移動エネルギーを最小化するUAVの最適3次元軌道は何か？
• RQ4 UAV更新回数、UAV移動エネルギー、IoTデバイス送信電力の間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ5 本稿で提案する統合最適化フレームワークは、静的UAV配置や全探索と比較して、性能と効率の点でどのように優れているか？

主な発見

• 提案フレームワークにより、静的UAV配置と比較して、総IoTデバイス送信電力を45%削減し、デバイスのバッテリ寿命を著しく延長できる。
• 最適化されたUAV配置によるリンク品質の向上と干渉の低減により、システム信頼性が最大28%向上する。
• UAV更新回数を増やすことで、干渉が低減し、IoTデバイスの送信電力が低下するが、一方でUAVの移動エネルギー消費が増加する。
• 1 km × 1 kmのエリアにおいて、更新回数を3回から6回に増加すると、UAVエネルギー消費が2.1倍に増加する。これは移動コストのトレードオフを裏付ける。
• 提案アルゴリズムは約5回の反復で収束し、最適な全探索解からの乖離が11%以内であり、平均して500倍高速に処理できる。
• 更新回数は、1回の更新間隔あたりの最大アクティブデバイス数の逆数に比例して増加し、1回の更新に50個のアクティブデバイスを想定すると75回の更新が必要となる。