[论文解读] Common Throughput Maximization for UAV-Enabled Interference Channel with Wireless Powered Communications

Lifeng Xie, Jie Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 10, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 37被引用 7

一句话总结

本文提出了一种在无线能量传输通信网络中，针对两架无人机的联合轨迹与资源分配设计方案，旨在最大化两个地面物联网设备的最小上行链路吞吐量。通过利用无人机移动性实现下行链路能量传输和上行链路干扰协调或协作多点（CoMP）接收，该方案实现了显著的性能增益，其中CoMP相较于干扰协调性能更优，但复杂度更高。

ABSTRACT

This paper studies an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled two-user interference channel for wireless powered communication networks (WPCNs), in which two UAVs wirelessly charge two low-power Internet-of-things (IoT)-devices on the ground and collect information from them. We consider two scenarios when both UAVs cooperate in energy transmission and/or information reception via interference coordination and coordinated multi-point (CoMP), respectively. For both scenarios, the UAVs' controllable mobility is exploited via trajectory design to not only enhance the wireless power transfer (WPT) efficiency in the downlink, but also mitigate the co-channel interference for wireless information transfer (WIT) in the uplink. In particular, the objective is to maximize the uplink common (minimum) throughput of the two IoT-devices over a finite UAV mission period, by jointly optimizing the trajectories of both UAVs and the downlink/uplink wireless resource allocation, subject to the maximum flying speed and collision avoidance constraints at UAVs, as well as the individual energy neutrality constraints at IoT-devices. Under both scenarios of interference coordination and CoMP, we first obtain the optimal solutions to the two common-rate maximization problems in well structures for the special case with sufficiently long UAV mission duration. Next, we obtain high-quality solutions for the practical case with finite UAV mission duration by using the alternating optimization and successive convex approximation (SCA).

研究动机与目标

• 解决在无人机赋能的双用户干扰信道中，最大化上行链路共同（最小）吞吐量的挑战。
• 通过利用无人机移动性提升能量传输（WPT）与信息传输（WIT）效率，克服传统固定接入点在WPCN中的局限性。
• 在实际约束条件下，联合优化无人机轨迹与无线资源分配：最大速度、防撞要求以及物联网设备的能量中性。
• 研究两种传输策略——干扰协调与协作多点（CoMP），以比较其性能权衡。
• 分别为长期与有限任务时长，提供最优解与高质量次优解。

提出的方法

• 在联合无人机轨迹与资源分配优化下，建立共同吞吐量最大化问题，受无人机移动性与能量中性约束。
• 采用连续凸逼近（SCA）与交替优化方法求解有限时长下的非凸问题。
• 针对长期任务时长的特殊情况，提出一种受“逐次悬停与飞行”（SHF）启发的轨迹设计，实现最优多位置悬停以支持WPT与WIT。
• 在WIT中应用迫零波束成形（ZF-beamforming），并分析CoMP对干扰抑制与系统性能的影响。
• 基于信道几何结构，推导出能量波束成形增益函数的最优无人机间距的解析条件。
• 通过单调性与最优性条件的证明，验证解结构的合理性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用无人机移动性，联合最大化双用户干扰信道中的下行链路WPT与上行链路WIT效率？
• RQ2 当无人机在能量传输和/或信息接收中协同工作时，最优轨迹与资源分配策略是什么？
• RQ3 在无人机移动性条件下，干扰协调与CoMP接收在可实现的共同吞吐量方面有何性能差异？
• RQ4 长期任务时长下的最优解具有何种结构特性？这些特性如何被用于设计有限时长下的高质量次优解？
• RQ5 无人机速度、防撞要求与能量中性等约束如何影响系统设计与性能？

主要发现

• 在任务时长远超临界值时，最优解要求无人机分别在不同位置悬停以支持WPT与WIT，最优间距由无人机-用户链路的几何结构决定。
• 当无人机间距超过 $ 2H/\sqrt{3} $ 时，最优能量波束成形增益在非平凡间距 $ x^{E*} = \epsilon $ 处取得，而非最小安全距离。
• 在有限时长情况下，所提出的交替优化与基于SCA的算法在性能上显著优于基准方案，且获得高质量解。
• CoMP传输在上行链路共同吞吐量方面优于干扰协调，尽管实现复杂度更高。
• 数值结果证实，无人机移动性显著提升了系统性能，尤其在扩展WPCN的运行范围与可靠性方面。
• 在长期任务假设下的最优轨迹设计表明，为能量与信息传输分别悬停是最大化公平性与系统吞吐量的关键。