[论文解读] Drone-Assisted Communications for Remote Areas and Disaster Relief
本文提出了一种三阶段无人机辅助通信框架，旨在最小化无人机数量的同时确保偏远或受灾区域的全面连通性和能量效率。该方法采用加权k-me均值聚类、基于确定性退火的合并算法进行无人机部署，并采用能量感知的路由混合整数线性规划（MILP）以最大化流量支持并最小化功耗，实现近乎零的未支持流量与最优无人机部署。
We explore an end-to-end (including access and backhaul links) UAV-assisted wireless communication system, considering both uplink and downlink traffics, with the goal of supporting demand of the Ground Users (GUs) using the minimum number of UAVs. Moreover, in order to extend the operational (flight) time of UAVs, we exploit an energy-aware routing scheme. Our intention is to design and analyze the access and backhaul connectivity of a drone-assisted communication network for remote and crowded areas and disaster relief, while minimizing the resources required i.e., the number of UAVs.
研究动机与目标
- 解决在缺乏或仅有有限地面基础设施的偏远或受灾区域部署无人机的挑战。
- 最小化支持地面网络中孤立簇的全部流量需求所需的无人机数量。
- 通过空中到地面（A2G）接入链路和空中到空中（A2A）回传链路确保可靠的连通性。
- 通过能量感知路由延长无人机飞行时间，平衡流量支持与功耗。
- 为无人机辅助网络中的上行链路和下行链路流量提供端到端的整体解决方案。
提出的方法
- 将地面用户网络建模为图 $G=(\mathcal{N},\mathcal{L})$，并引入源-目的地对的流量需求矩阵 $D$。
- 采用基于密度初始化的加权k-means聚类，根据流量需求和空间接近度对地面用户进行分组。
- 使用合并算法将无人机分配至簇中心，确保每架无人机服务的总需求不超过 $C_{\text{max}}$，同时保持连通性。
- 应用确定性退火（DA）算法，在必要时增加无人机以解决网络断连问题。
- 将能量感知路由问题建模为混合整数线性规划（MILP），以最大化支持的流量并最小化总功耗。
- 假设无人机高度固定为 $h$，并利用三维移动性以实现视 Line-of-Sight（LoS）的A2G和A2A链路，提升信道质量。
实验结果
研究问题
- RQ1如何最优地部署无人机，以在确保偏远或受灾地区地面用户全面连通性和覆盖的前提下，最小化无人机数量？
- RQ2多跳回传连通性（A2A链路）对无人机辅助网络中的网络可靠性与无人机部署效率有何影响？
- RQ3能量感知路由如何影响无人机网络中流量支持与功耗之间的权衡？
- RQ4在存在孤立簇的地面网络中，无人机部署能在多大程度上减少未支持的流量？
- RQ5所提出的三阶段框架与传统方法相比，在无人机数量、能量效率和网络连通性方面表现如何？
主要发现
- 所提出的无人机部署算法通过部署最少数量的无人机，成功将未支持流量减少至接近零，即使在OD对密度较高的网络中亦然。
- 若无无人机，随着OD对数量的增加，未支持流量需求显著上升，表明无人机辅助具有关键必要性。
- 采用能量感知路由后，系统在保持高流量支持的同时显著降低了总功耗，证明了能量效率与性能之间具有可行的权衡。
- 使用确定性退火可有效重构无人机位置，以在初始部署导致网络断连时恢复网络连通性。
- 三阶段方法——聚类、基于合并的无人机部署，以及能量感知路由——确保了连通性与能量效率，优于传统的单目标无人机部署策略。
- 仿真结果表明，将无人机部署在簇中心并实现最优覆盖范围，可满足所有地面用户的需求，证实了所提部署与路由框架的有效性。
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