[論文レビュー] UAV-assisted Cooperative Communications with Wireless Information and Power Transfer

Sixing Yin, Jing Tan+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 19被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、無人航空機（UAV）が電力分離を用いた同時無線情報・電力伝送（SWIPT）により駆動される移動リレータとして機能する、UAV支援型協調通信システムを提案する。逐次双対分解と逐次凸プログラミングを用いた交互最適化により、UAVの軌道、パワー・プロファイル、および電力分離比を共同最適化することで、エンドツーエンドのスループットを最大化する。この手法は、アンプ・アンド・フォワード（AF）プロトコルにおいて特に優れた性能を発揮し、静的およびグリーディ戦略よりも顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we focus on a typical cooperative communication system with one pair of source and destination, where a unmanned aerial vehicle (UAV) flying from a start location to an end location serves as a mobile relay. To efficiently utilize energy in ambient environment, the UAV's transmission capability is powered exclusively by radio signal transmitted from the source via the power-splitting mechanism. In such a cooperative communication system, we study the end-to-end cooperative throughput maximization problem by optimizing the UAV's power profile, power-splitting ratio profile and trajectory for both amplify-and-forward (AF) and decode-and-forward (DF) protocols. The problem is decomposed into two subproblems: profile optimization given trajectory and trajectory optimization given profile. The former one is solved via the dual decomposition with in-depth analysis and the latter one is solved via successive convex optimization, by which a lower bound is iteratively maximized. Then the end-to-end cooperative throughput maximization problem is solved by alternately solving the two subproblems. The numerical results show that with the proposed optimal solution, choice for the UAV's power profile and power-splitting ratio profile is more long-sighted than the greedy strategy from our previous work and the successive optimization is able to converge in a few rounds of iteration. Moreover, as for the end-to-end cooperative throughput, the proposed optimal solution outperforms both static and greedy strategies, especially for the AF protocol.

研究の動機と目的

• UAVのエネルギー制約を克服するため、送信元を介した無線電力伝送を可能にするSWIPTを用いたUAV支援型協調通信システムにおけるエネルギー供給を提供すること。
• 制限されたUAVエネルギーと動的変化するチャネル状態という実用的制約下で、UAV支援型システムにおけるエンドツーエンド協調スループットを最大化すること。
• アンプ・アンド・フォワード（AF）およびデコード・アンド・フォワード（DF）リレープロトコルの両方において、UAVの軌道、パワー・プロファイル、および電力分離比を共同最適化すること。
• 収束性が保証される反復的最適化フレームワークを構築し、軌道とプロファイルのサブ問題を交互に解けるようにすること。

提案手法

• SWIPT制約下で、UAVの軌道、パワー・プロファイル、および電力分離比を共同最適化することにより、スループット最大化問題を定式化する。
• 問題を2つのサブ問題に分解する：与えられた軌道におけるプロファイル最適化（双対分解を用いて解く）、および与えられたプロファイルにおける軌道最適化（逐次凸最適化を用いて解く）。
• Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件と二次方程式の解法を用いて、各UAVのウェイポイントにおける最適パワーおよび電力分離比プロファイルを導出する。
• 凸関数の一次近似を用いて非凸な軌道最適化問題の凸近似を構築し、反復的改善を可能にする。
• 軌道最適化とプロファイル最適化ステップを交互に繰り返すことで、解を段階的に改善する交互最適化フレームワークを採用する。
• 制約下で最適パワーおよび電力分離比の閉形式表現を導出し、境界に基づいた妥当性チェックを実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー制約のあるリレーシステムにおいて、UAVの移動性をどのように活用して協調スループットを最大化できるか？
• RQ2 SWIPTで駆動されるUAVにおいて、エネルギー回収と情報リレーリングの最適なトレードオフは何か？
• RQ3 軌道、パワー・プロファイル、および電力分離比を共同最適化することで、グリーディ戦略や静的戦略と比較して、システム性能はどの程度向上するか？
• RQ4 逐次凸最適化は、UAV支援型SWIPTシステムにおける非凸な軌道最適化問題を効果的に解けるか？
• RQ5 提案手法の最適解は、AFおよびDFプロトコルにおいて、従来手法に比べてどの程度の性能向上を達成できるか？

主な発見

• 提案手法の最適解は、特にアンプ・アンド・フォワード（AF）プロトコルにおいて、静的およびグリーディ戦略よりも顕著に高いエンドツーエンド協調スループットを達成する。
• UAVのパワー・プロファイルと電力分離比は、グリーディ戦略で見られる局所最適解を避けるように、長期的視点で最適化されている。
• 逐次凸最適化アプローチは数回の反復で収束し、高速な収束性と実用的妥当性を示している。
• 双対分解法により、与えられた軌道下での最適パワーおよび電力分離比の閉形式解が成功裏に導出された。
• ヘッセ行列の解析により、近似された目的関数の凸性が確認され、反復的最適化プロセスの収束性が保証された。
• 数値結果により、提案フレームワークが現実的なUAV移動性とエネルギー制約下でも、エネルギー回収と情報リレーリングのバランスを効果的にとらえ、システムスループットを最大化できることを検証した。