[论文解读] Backhaul-Aware Placement of a UAV-BS with Bandwidth Allocation for User-Centric Operation and Profit Maximization

Cihan Tugrul Cicek, Tugser Kutlu+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2018

UAV Applications and Optimization被引用 7

一句话总结

本文提出了一种面向无人机基站（UAV-BS）的回传感知型三维位置部署与带宽分配策略，旨在最大化服务盈利能力的同时确保以用户为中心的服务质量（QoE）。通过建立混合整数非线性规划（MINLP）模型并提出一种高效的搜索算法，研究结果表明，提供多级数据速率可同时提升用户QoE与运营商收益。

ABSTRACT

Addressing the Quality-of-Service (QoS) requirements of users is crucial for service providers to improve the network performance. Furthermore, the transformation from the network-centric to user-centric service paradigm requires service providers to focus on improving the Quality-of-Experience (QoE) which is expected to become an important objective in Next Generation Cellular Networks (NGCNs). Managing QoE is not only a technical issue but also a marketing ability to improve profitability. An efficient strategy to improve the profitability is to apply price differentiation for different service levels. Unmanned Aerial Vehicle Base Stations (UAV-BSs) are envisioned to be an integral component of NGCNs and they create opportunities to enhance the capacity of the network by dynamically moving the supply towards the demand while facilitating services that cannot be provided via other means efficiently. However, building a reliable wireless backhaul link via optimized resource allocation is a key issue for the placement of UAV-BSs. In this paper, we consider a UAV-BS and a terrestrial network of Macro-cell Base Stations (MBSs) that the UAV-BS rely on for backhauling. The problem is to determine the 3D location of the UAV-BS and the bandwidth allocations to each user to maximize the profitability of service provided in terms of achievable data rate levels. We develop a Mixed Integer Non-Linear Programming (MINLP) formulation of the problem. To overcome the high complexity, we propose a novel search algorithm that is very efficient in terms of solution quality and time. The analysis performed through numerical evaluations reveal that offering multiple data rate options to users improves the QoE and at the same time allows the service providers to increase the total profit.

研究动机与目标

• 解决下一代移动通信网络中，确保无人机基站（UAV-BS）可靠无线回传的同时满足用户服务质量（QoS）要求的挑战。
• 通过将用户体验质量（QoE）作为盈利能力的驱动因素，实现从网络中心化向用户中心化服务范式的转变。
• 通过基于可实现数据速率水平的价格差异化策略，最大化服务提供商的盈利能力。
• 在回传容量约束下，联合优化无人机基站（UAV-BS）的三维位置与用户级带宽分配。
• 为复杂MINLP联合部署与资源分配问题开发一种计算高效的解决方案。

提出的方法

• 将无人机基站（UAV-BS）的部署与带宽分配建模为带有回传容量约束的混合整数非线性规划（MINLP）问题。
• 将无人机基站（UAV-BS）到地面宏基站（MBSs）的回传链路建模为关键性能瓶颈。
• 设计一种新型搜索算法，以高效求解高复杂度的MINLP问题，同时保证优异的解质量与求解速度。
• 将用户特定的数据速率目标作为服务层级，以实现价格差异化与利润最大化。
• 以用户可实现的数据速率作为QoE与盈利能力评估的主要指标。
• 在真实无线传播与回传容量约束条件下评估系统性能，以确保实际应用相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 回传容量如何影响用户为中心网络中无人机基站（UAV-BS）最优三维位置与带宽分配？
• RQ2 提供多级数据速率可将用户QoE与服务提供商盈利能力提升至何种程度？
• RQ3 在无人机基站（UAV-BS）部署中，QoE提升与回传资源利用率之间存在何种权衡？
• RQ4 与基线方法相比，所提出的搜索算法在求解复杂MINLP公式方面的有效性如何？
• RQ5 联合优化无人机基站（UAV-BS）位置与带宽分配是否能带来高于传统方法的收益？

主要发现

• 所提出的无人机基站（UAV-BS）三维位置与带宽分配联合优化显著提升了用户QoE，实现了按需定制的数据速率层级。
• 提供多级数据速率选项通过有效价格差异化显著提高了服务提供商的总收益。
• 新型搜索算法在保证高解质量的同时计算时间极短，适用于实时部署。
• 回传容量约束对最优无人机基站（UAV-BS）位置与带宽分配具有显著影响，必须在设计中予以整合。
• 数值评估结果证实，所提方法在QoE与盈利能力方面均优于非优化或单速率层级策略。