[論文レビュー] Trajectory Optimization for Completion Time Minimization in UAV-Enabled Multicasting

Yong Zeng, Xiaoli Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 29被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、UAVを用いたマルチキャストにおいて、ランダム線形ネットワークコーディング（RLNC）を用いてミッション完了時間を最小化する最適化された軌道設計を提案する。ファイル回復成功確率の下界を導出することで、地上端末との最小接続時間のみを要件とする問題に再定式化され、凸最適化および線形計画法を用いて最適な区分線形軌道が得られる。

ABSTRACT

This paper studies an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled multicasting system, where a UAV is dispatched to disseminate a common file to a number of geographically distributed ground terminals (GTs). Our objective is to design the UAV trajectory to minimize its mission completion time, while ensuring that each GT is able to successfully recover the file with a high probability required. We consider the use of practical random linear network coding (RLNC) for UAV multicasting, so that each GT is able to recover the file as long as it receives a sufficiently large number of coded packets. However, the formulated UAV trajectory optimization problem is non-convex and difficult to be directly solved. To tackle this issue, we first derive an analytical lower bound for the success probability of each GT's file recovery. Based on this result, we then reformulate the problem into a more tractable form, where the UAV trajectory only needs to be designed to meet a set of constraints each on the minimum connection time with a GT, during which their distance is below a designed threshold. We show that the optimal UAV trajectory only needs to constitute connected line segments, thus it can be obtained by determining first the optimal set of waypoints and then UAV speed along the lines connecting the waypoints. We propose practical schemes for the waypoints design based on a novel concept of virtual base station (VBS) placement and by applying convex optimization techniques. Furthermore, for given set of waypoints, we obtain the optimal UAV speed over the resulting path efficiently by solving a linear programming (LP) problem. Numerical results show that the proposed UAV-enabled multicasting with optimized trajectory design achieves significant performance gains as compared to benchmark schemes.

研究の動機と目的

• 分散配置された地上端末へのマルチキャストにおけるUAVミッション完了時間を最小化する課題に対処する。
• 実用的なランダム線形ネットワークコーディング（RLNC）を用いて、各地上端末における高確率のファイル回復を保証する。
• 解析的再定式化により、元の軌道最適化問題の非凸性を克服する。
• ウェイポイント間を結ぶ直線セグメントからなる区分線形軌道を設計する。
• 線形計画法を用いて、セグメントパスに沿った最適なUAV速度を効率的に計算可能にする。

提案手法

• RLNCを用いて各地上端末におけるファイル回復成功確率の解析的下界を導出する。
• 元の非凸問題を、各地上端末ごとの最小接続時間制約を含む取り扱いやすい形に再定式化する。
• 最適なUAV軌道が、臨界ウェイポイント間を結ぶ直線セグメントのみからなることを証明する。
• 凸最適化を用いて最適なウェイポイント配置を導くための仮想ベースステーション（VBS）の概念を導入する。
• 線形計画法（LP）問題を定式化・解釈し、分割パスに沿った最適なUAV速度を決定する。
• 接続された地上端末の集合が変化する臨界時刻を用いて、軌道をセグメントに分割する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RLNCを用いた信頼性の高いファイル配信を確保しつつ、ミッション完了時間を最小化するUAV軌道をどのように最適化できるか？
• RQ2 UAV-地上端末間距離、接続時間、およびファイル回復成功確率との間の解析的関係は何か？
• RQ3 非凸な軌道最適化問題を凸的または取り扱いやすい形に再定式化できるか？
• RQ4 与えられた制約下での最適なUAV軌道の構造的形態は何か？
• RQ5 分割パスに沿った最適なUAV速度を効率的に計算する方法は何か？

主な発見

• 最適なUAV軌道は、ウェイポイント間を結ぶ接続された直線セグメントのみから構成され、効率的な計算が可能である。
• 提案手法は、ベンチマーク手法と比較して、完了時間短縮において顕著な性能向上を達成する。
• 仮想ベースステーション（VBS）の使用により、効果的かつ凸最適化されたウェイポイント配置が可能となり、カバレッジが向上する。
• 線形計画法が、与えられたウェイポイントに沿った最適なUAV速度を効率的に計算できることを示した。
• 最小接続時間制約を含む再定式化された問題により、すべての地上端末で高確率のファイル回復が保証される。
• 元の非凸問題が凸および線形な部分問題の列に還元されるため、軌道最適化フレームワークは頑健かつスケーラブルである。