[论文解读] Cellular-Connected UAV: Uplink Association, Power Control and Interference Coordination

Weidong Mei, Qingqing Wu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 22, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 27被引用 13

一句话总结

本文提出了一种集中式与分布式跨小区干扰协调（ICIC）方案，用于蜂窝连接的无人机（UAV），在频谱共享条件下最大化无人机与地面用户加权和速率。通过联合优化上行链路小区关联与功率控制，利用逐次凸逼近（successive convex approximation）与最优划分算法，该方案在降低信令开销的同时实现近似最优性能，借助视 Line-of-Sight（LoS）宏分集提升频谱效率。

ABSTRACT

The line-of-sight (LoS) air-to-ground channel brings both opportunities and challenges in cellular-connected unmanned aerial vehicle (UAV) communications. On one hand, the LoS channels make more cellular base stations (BSs) visible to a UAV as compared to the ground users, which leads to a higher macro-diversity gain for UAV-BS communications. On the other hand, they also render the UAV to impose/suffer more severe uplink/downlink interference to/from the BSs, thus requiring more sophisticated inter-cell interference coordination (ICIC) techniques with more BSs involved. In this paper, we consider the uplink transmission from a UAV to cellular BSs, under spectrum sharing with the existing ground users. To investigate the optimal ICIC design and air-ground performance trade-off, we maximize the weighted sum-rate of the UAV and existing ground users by jointly optimizing the UAV's uplink cell associations and power allocations over multiple resource blocks. However, this problem is non-convex and difficult to be solved optimally. We first propose a centralized ICIC design to obtain a locally optimal solution based on the successive convex approximation (SCA) method. As the centralized ICIC requires global information of the network and substantial information exchange among an excessively large number of BSs, we further propose a decentralized ICIC scheme of significantly lower complexity and signaling overhead for implementation, by dividing the cellular BSs into small-size clusters and exploiting the LoS macro-diversity for exchanging information between the UAV and cluster-head BSs only. Numerical results show that the proposed centralized and decentralized ICIC schemes both achieve a near-optimal performance, and draw important design insights based on practical system setups.

研究动机与目标

• 为解决由于视 Line-of-Sight（LoS）空中到地面链路及基站（BS）可见性增加，导致蜂窝连接无人机上行链路干扰的问题。
• 通过在多个资源块上联合优化上行链路小区关联与功率分配，最大化无人机与地面用户加权和速率。
• 设计低复杂度、分布式ICIC方案，在保持近似最优性能的同时显著降低信令开销。
• 通过基站聚类并仅在无人机与簇头基站之间交换信息，利用LoS宏分集提升系统性能。

提出的方法

• 建立一个非凸优化问题，以在频谱共享与干扰约束下最大化加权和速率。
• 应用逐次凸逼近（Successive Convex Approximation, SCA）方法，迭代逼近并求解非凸问题，收敛至局部最优解。
• 提出一种集中式ICIC方案，利用SCA联合优化所有基站的无人机小区关联与功率控制。
• 通过将基站划分为簇，限制无人机仅与簇头基站通信，设计一种分布式ICIC方案，以降低信令开销。
• 采用最优划分算法（Optimal Partitioning Algorithm, OPA）求解涉及幂函数乘积目标函数的子问题，可行集为标准集合。
• 使用二分搜索求解OPA中的可行性子问题，实现解空间的迭代精炼，并保证收敛。

实验结果

研究问题

• RQ1 在由于LoS链路导致高宏分集的蜂窝连接无人机网络中，如何有效协调跨小区干扰？
• RQ2 在无人机-基站关联与功率分配中，上行链路和速率性能与系统复杂度之间存在何种最优权衡？
• RQ3 与集中式方法相比，分布式ICIC方案能否在显著降低信令开销的同时实现近似最优性能？
• RQ4 LoS宏分集的使用如何影响无人机上行通信中干扰协调的设计与性能？

主要发现

• 所提出的集中式ICIC方案通过使用逐次凸逼近联合优化小区关联与功率控制，实现近似最优性能。
• 分布式ICIC方案通过基站聚类并仅在无人机与簇头基站之间交换信息，显著降低信令开销，同时保持高性能。
• 数值结果表明，两种方案均优于传统方案，且实现接近最优的和速率性能。
• OPA算法通过迭代精炼多面体块，成功求解非凸子问题，并保证收敛至ε-最优解。
• LoS宏分集使无人机能够连接多个基站，增强分集增益，提升上行链路可靠性。
• 通过基于二分搜索的子问题求解，验证了所提方案的可行性，确保在实际部署场景中具有鲁棒收敛性。