[논문 리뷰] On the Performance of Renewable Energy-Powered UAV-Assisted Wireless Communications

Silvia Sekander, Hina Tabassum외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 16.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 25인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 드론 기반 무선 네트워크에서 태양광 및 풍력 에너지 수확을 위한 폐쇄형 통계 모델을 개발하여 에너지 및 신호 대 잡음비(SNR) 장애 확률의 정확한 분석을 가능하게 한다. 하이브리드 태양-풍력 전력에 대한 새로운 모멘트 생성 함수(MGF)를 유도하고, 에너지 제약 조건 하에서 SNR 장애를 최소화하기 위한 최적의 송신 전력과 비행 시간을 설정한다.

ABSTRACT

We develop novel statistical models of the harvested energy from renewable energy sources (such as solar and wind energy) considering harvest-store-consume (HSC) architecture. We consider three renewable energy harvesting scenarios, i.e. (i) harvesting from the solar power, (ii) harvesting from the wind power, and (iii) hybrid solar and wind power. In this context, we first derive the closed-form expressions for the probability density function (PDF) and cumulative density function (CDF) of the harvested power from the solar and wind energy sources. Based on the derived expressions, we calculate the probability of energy outage at UAVs and signal-to-noise ratio (SNR) outage at ground cellular users. We derive novel closed-form expressions for the moment generating function (MGF) of the harvested solar power and wind power. Then, we apply Gil-Pelaez inversion to evaluate the energy outage at the UAV and signal-to-noise-ratio (SNR) outage at the ground users. We formulate the SNR outage minimization problem and obtain closed-form solutions for the transmit power and flight time of the UAV. In addition, we derive novel closed-form expressions for the moments of the solar power and wind power and demonstrate their applications in computing novel performance metrics considering the stochastic nature of the amount of harvested energy as well as energy arrival time. These performance metrics include the probability of charging the UAV battery within the flight time, average UAV battery charging time, probability of energy outage at UAVs, and the probability of eventual energy outage (i.e. the probability of energy outage in a finite duration of time) at UAVs.

연구 동기 및 목표

• 수확-저장-소비(HSC) 아키텍처를 사용하여 드론 네트워크에서 태양 및 풍력 원천으로부터 수확된 에너지의 확률적 특성을 모델링하기 위해.
• 수확된 태양광 및 풍력 전력의 확률밀도함수(PDF) 및 누적분포함수(CDF)에 대한 폐쇄형 표현식을 유도하기 위해.
• 간헐적인 재생 가능 에너지원 하에서 드론 및 지상 사용자에서의 에너지 장애 및 SNR 장애 확률을 분석하기 위해.
• 에너지 인과성 제약 조건 하에서 SNR 장애 최소화 문제를 설정하고, 드론 송신 전력과 비행 시간에 대한 폐쇄형 해를 도출하기 위해.
• 배터리 충전 시간, 최종 에너지 장애 확률, 비행 시간 내 충전 확률과 같은 새로운 성능 지표를 제안하기 위해.

제안 방법

• 태양 복사량에 대한 잘라낸 정규분포 모델을 사용하여 수확된 태양광 전력의 PDF와 CDF를 유도한다.
• 바람 속도에 대해 Weibull 분포를 사용하여 풍력 전력을 모델링하고, 비선형 변환을 적용하여 수확된 전력의 PDF를 도출한다.
• 라플라스 변환과 특수함수를 활용하여 태양광 및 풍력 전력에 대한 새로운 폐쇄형 MGF 표현식을 개발한다.
• 기존에 유도된 MGF에서 에너지 장애 및 SNR 장애 확률을 계산하기 위해 Gil-Pelaez 역변환 공식을 적용한다.
• 모멘트 생성 함수(MGF) 역변환 및 적분 항등식을 사용하여 배터리 충전 시간, 최종 에너지 장애와 같은 성능 지표를 계산한다.
• 에너지 인과성 제약 조건 하에서 최적의 송신 전력과 비행 지속시간에 대한 폐쇄형 표현식을 유도함으로써 SNR 장애 최소화 문제를 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 HSC 아키텍처 하에서 드론 네트워크에서 수확된 태양광 및 풍력 전력의 통계적 분포는 무엇인가?
• RQ2 태양광 및 풍력 전력의 모멘트 생성 함수(MGF)는 에너지 및 SNR 장애 확률을 정확하게 계산하는 데 어떻게 기여하는가?
• RQ3 에너지 인과성 제약 조건 하에서 SNR 장애를 최소화하는 최적의 송신 전력과 비행 시간은 무엇인가?
• RQ4 드론 배터리가 비행 시간 내에 충전될 확률은 무엇이며, 이는 수확된 에너지 동적 특성에 어떻게 의존하는가?
• RQ5 최종 에너지 장애 확률, 즉 유한 시간 범위 내에서 에너지 장애가 발생할 가능성은 무엇인가?

주요 결과

• 논문은 오차 함수와 정규분포를 포함한 적분을 사용하여 태양광 전력의 MGF에 대한 폐쇄형 표현식을 유도한다.
• 풍력 전력의 경우, 변수 치환과 급수 전개를 통해 감마 함수를 포함한 무한급수 형태로 MGF가 표현된다.
• 드론에서의 에너지 장애 확률은 Gil-Pelaez 역변환을 통해 계산되며, 이는 확률적 에너지 도착 조건 하에서도 정확한 장애 분석을 가능하게 한다.
• SNR 장애 최소화 문제의 해는 수확된 에너지 통계에 따라 결정되는 폐쇄형 표현식을 통해 최적의 송신 전력과 비행 지속시간을 도출한다.
• 비행 시간 내에 드론 배터리가 충전될 확률은 유도되었으며, 이는 수확된 에너지 분포와 비행 지속시간에 의존함을 보여준다.
• 수치 결과는 분석적 표현식의 타당성을 검증하며, 최적의 비행 시간과 송신 전력이 시간대 및 바람 속도 변화에 민감하게 반응함을 시연한다.