[论文解读] Aerial-Ground Interference Mitigation for Cellular-Connected UAV

Weidong Mei, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2021

UAV Applications and Optimization被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于无人机（UAV）和空闲基站（BS）的干扰抑制技术，以解决蜂窝连接无人机网络中严重的空中-地面干扰问题。通过利用无人机的频谱感知能力及其与空闲基站的协作，所提出的方案——UAV感知辅助的ICIC和上下行CIC——显著提升了频谱效率，在频谱利用率方面优于传统的地面ICIC和专用频谱接入方法，实现了无人机与地面用户设备（UE）的更高和 sum-rate。

ABSTRACT

To support large-scale deployment of unmanned aerial vehicles (UAVs) in future, a new wireless communication paradigm, namely, cellular-connected UAV, has recently received an upsurge of interests in both academia and industry. Specifically, cellular base stations (BSs) and spectrum are reused to serve UAVs as new aerial user equipments (UEs) for meeting their communication requirements. However, compared to traditional terrestrial UEs, the high altitude of UAVs results in more frequent line-of-sight (LoS) channels with both their associated and non-associated BSs in a much wider area, which causes stronger aerial-ground interference to both UAVs and terrestrial UEs. As such, conventional techniques designed for mitigating the terrestrial interference become ineffective in coping with the new and more severe UAV-terrestrial interference. To tackle this challenge, we propose in this article new interference mitigation solutions for achieving spectral efficient operation of the cellular network with co-existing UAVs and terrestrial UEs. In particular, we exploit the powerful sensing capability of UAVs and inactive BSs in the network for interference mitigation/cancellation. Numerical results are presented to verify the efficacy of the proposed solutions and show their significant spectrum efficiency gains over terrestrial interference mitigation techniques.

研究动机与目标

• 解决蜂窝连接无人机网络中因LoS主导的无人机-地面信道导致的严重空中-地面干扰问题。
• 克服传统地面干扰抑制技术的局限性，这些技术因高空无人机覆盖范围更广、干扰更强而失效。
• 通过最大化频谱利用率并最小化干扰，实现无人机与地面UE的高效共存。
• 利用无人机的感知能力以及空闲BS作为协作辅助节点，将干扰协调区域扩展至传统地面ICIC之外。
• 通过上行和下行干扰消除（CIC）机制，利用同频和空闲BS之间的信息交换，提升网络频谱效率。

提出的方法

• 利用无人机强视 Line-of-Sight（LoS）信道，实现与多个地面BS的可靠通信，促进更广泛的干扰协调。
• 实施无人机频谱感知，识别干扰最小的资源块（RBs），实现动态智能的RB分配，以减少空中-地面干扰。
• 通过向无人机覆盖区域（Du）内所有BS广播无人机分配的RB索引，将干扰协调区域扩展至局部小区簇之外，扩大协调范围。
• 引入上行和下行CIC：频谱感知后，每个无人机服务BS将解码后的消息转发给相邻的同频或空闲BS，以实现干扰消除。
• 利用空闲BS作为辅助接收机，解码并消除干扰信号，提升干扰抑制效果，且无需额外回传链路。
• 采用混合接入策略，结合专用、机会式和协同频谱共享，评估不同干扰抑制方案的性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统地面ICIC相比，无人机辅助的频谱感知在干扰协调和频谱效率方面有何提升？
• RQ2 在不同干扰抑制方案下，随着地面UE密度的增加，无人机与地面UE的和速率如何变化？
• RQ3 空闲BS在蜂窝连接无人机网络中，能在多大程度上增强干扰消除能力并扩展有效协调区域？
• RQ4 上行/下行CIC在频谱效率和干扰抑制方面，相比标准ICIC和感知辅助ICIC有何优势？
• RQ5 能否有效管理无人机与地面UE之间的频谱共享，以避免性能崩溃，同时最大化网络和速率？

主要发现

• 方案4（UAV感知辅助ICIC）和方案5（上行/下行CIC）通过无人机感知和协作BS，扩展了干扰协调区域，优于传统地面ICIC（方案3）。
• 在上行链路中，方案5因有效的上行CIC，实现了最高的地面UE和速率，而无人机和速率在地面UE负载增加时仍保持稳定。
• 在下行链路中，方案5显著优于方案3和方案4，证明了下行CIC在抑制多BS同频干扰方面的有效性。
• 专用频谱接入（方案1）导致地面UE和速率为零，凸显了频谱隔离在共存场景中的低效性。
• 与方案1和2相比，通过方案4和5实现的频谱共享显著提升了网络和速率，尤其在地面UE数量增加时更为明显。
• 所提方案在高密度地面UE负载下仍能保持较高的无人机和速率，证明了其在密集部署场景下的鲁棒性与可扩展性。