[논문 리뷰] Radio Map Based 3D Path Planning for Cellular-Connected UAV

Shuowen Zhang, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2019. 11. 29.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 37인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 셀룰러 연결 UAV를 위한 라디오 맵 기반 3D 경로 계획 프레임워크를 제안하여, 목표 SINR를 확보하면서 비행 거리를 최소화한다. 대규모 경로 손실 및 간섭 모델을 기반으로 3D SINR 맵을 구성함으로써, 그래프 이론의 최단경로 문제(SPP) 공식화를 통해 최적의 경로를 도출한다. 격자 양자화 방법을 통해 복잡도를 감소시키면서도 성능 트레이드오프를 유지한다.

ABSTRACT

In this paper, we study the three-dimensional (3D) path planning for a cellular-connected unmanned aerial vehicle (UAV) to minimize its flying distance from given initial to final locations, while ensuring a target link quality in terms of the expected signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at the UAV receiver with each of its associated ground base stations (GBSs) during the flight. To exploit the location-dependent and spatially varying channel as well as interference over the 3D space, we propose a new radio map based path planning framework for the UAV. Specifically, we consider the channel gain map of each GBS that provides its large-scale channel gains with uniformly sampled locations on a 3D grid, which are due to static and large-size obstacles (e.g., buildings) and thus assumed to be time-invariant. Based on the channel gain maps of GBSs as well as their loading factors, we then construct an SINR map that depicts the expected SINR levels over the sampled 3D locations. By leveraging the obtained SINR map, we proceed to derive the optimal UAV path by solving an equivalent shortest path problem (SPP) in graph theory. We further propose a grid quantization approach where the grid points in the SINR map are more coarsely sampled by exploiting the spatial channel/interference correlation over neighboring grids. Then, we solve an approximate SPP over the reduced-size SINR map (graph) with reduced complexity. Numerical results show that the proposed solution can effectively minimize the flying distance/time of the UAV subject to its communication quality constraint, and a flexible trade-off between performance and complexity can be achieved by adjusting the grid quantization ratio in the SINR map. Moreover, the proposed solution significantly outperforms various benchmark schemes without fully exploiting the channel/interference spatial distribution in the network.

연구 동기 및 목표

• 셀룰러 연결 UAV를 위한 간섭 인식 3D 경로 계획의 과제를 해결하여 신뢰할 수 있는 공중-지상 통신을 보장한다.
• 목표 신호 대 간섭+노이즈비(SINR) 제약 조건 하에서 초기 위치에서 최종 위치로의 UAV 비행 거리를 최소화한다.
• 3D 도시 환경에서 공간적으로 변화하는 채널 및 간섭 특성을 활용하여 경로 계획 성능을 향상시킨다.
• SINR 맵 표현에서 격자 양자화를 통해 민감한 성능-복잡도 트레이드오프를 가능하게 한다.
• 공간적 채널 및 간섭 분포를 전체적으로 활용하지 못하는 벤치마크 방법들을 능가한다.

제안 방법

• 균일하게 샘플링된 UAV 위치의 3D 격자를 구성하고, 각 지상 기지국(GBS)에서 각 격자 점으로의 대규모 경로 손실 기반 채널 이득을 계산한다.
• GBS의 로딩 요소를 통합하여 업링크 간섭을 모델링하고, 각 3D 격자 점에서의 기대 SINR를 계산하여 3D SINR 맵을 형성한다.
• UAV 경로 계획을 그래프 이론의 최단경로 문제(SPP)로 모델링하며, 노드는 타당한 3D 격자 점을, 간선은 관련 거리와 함께 전이를 나타낸다.
• 공간 상관성을 활용하여 SINR 맵을 굵게 다듬는 격자 양자화를 적용하여 그래프 크기와 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 표준 알고리즘(예: 다익스트라 알고리즘)을 사용하여 축소된 그래프에서 SPP를 해결하여 부분 최적의 경로를 도출한다.
• 통신 장애를 허용하는 장애 내성 변형으로 프레임워크를 확장하여 최대 $O_T = 50$ m의 경로 길이까지 통신 장애를 허용함으로써 더 많은 타당한 비행 영역에 접근하고 총 비행 거리를 줄인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 셀룰러 연결 UAV를 위한 3D 경로 계획은 어떻게 최소 비행 거리를 확보하면서도 목표 SINR를 유지할 수 있는가?
• RQ2 다수의 GBS에서 기인하는 공간 상관성 있는 쉐이딩 및 간섭은 UAV 경로의 타당성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 3D 공간 전반에서 대규모 채널 및 간섭 특성을 효율적으로 표현하기 위해 라디오 맵는 어떻게 구성할 수 있는가?
• RQ4 실시간 UAV 경로 계획을 위한 SINR 맵 구축에서 격자 양자화의 성능-복잡도 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ5 장애 내성 경로 계획 접근법은 낮은 SINR 영역에서 짧은 기간의 통신 장애를 허용함으로써 비행 거리를 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 최적 경로 계획 솔루션은 $\bar{\gamma}_{\mathrm{T}} = -0.2$ dB의 SINR 목표 조건 하에서 비행 거리 945.924 m를 달성한다.
• 장애 내성 경로 계획 변형은 동일한 SINR 목표 조건과 $O_T = 50$ m의 장애 허용 범위 하에서 비행 거리를 933.210 m로 줄여 더 높은 효율성을 입증한다.
• 격자 양자화 방법은 통제된 공간 해상도를 통해 계산 복잡도를 크게 감소시키면서도 근사 최적 성능을 유지한다.
• 수치 결과는 제안된 방법이 간섭 및 채널 이득의 전체 공간 분포를 활용하지 못하는 벤치마크 방법들을 능가함을 보여준다.
• SINR 맵은 빔 다운틸트로 인한 비모노톤 경로 손실 행동과 커버리지 홀을 효과적으로 포착하여, 복잡한 도시 환경에서도 정확한 경로 선택을 가능하게 한다.
• SINR 맵의 격자 양자화 비율을 조절함으로써 성능와 복잡도 사이의 민감한 트레이드오프를 지원할 수 있다.