[论文解读] Dynamic Mobility-Aware Interference Avoidance for Aerial Base Stations in Cognitive Radio Networks

Ali Rahmati, Xiaofan He+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 35被引用 4

一句话总结

本文提出了一种针对认知无线电网络中空中基站（ABS）的动态可移动性感知干扰避免方案，利用谱图理论和加权切比雪夫常数优化ABS轨迹以实现最大网络流量。该方案实现了分布式、节能的移动ABS重新定位，以减轻来自主网络的干扰，实现高达39%的节能，同时对最大流量性能的损失极小。

ABSTRACT

Aerial base station (ABS) is a promising solution for public safety as it can be deployed in coexistence with cellular networks to form a temporary communication network. However, the interference from the primary cellular network may severely degrade the performance of an ABS network. With this consideration, an adaptive dynamic interference avoidance scheme is proposed in this work for ABSs coexisting with a primary network. In the proposed scheme, the mobile ABSs can reconfigure their locations to mitigate the interference from the primary network, so as to better relay the data from the designated source(s) to destination(s). To this end, the single/multi-commodity maximum flow problems are formulated and the weighted Cheeger constant is adopted as a criterion to improve the maximum flow of the ABS network. In addition, a distributed algorithm is proposed to compute the optimal ABS moving directions. Moreover, the trade-off between the maximum flow and the shortest path trajectories is investigated and an energy-efficient approach is developed as well. Simulation results show that the proposed approach is effective in improving the maximum network flow and the energy-efficient approach can save up to 39% of the energy for the ABSs with marginal degradation in the maximum network flow.

研究动机与目标

• 为应对在公共安全和灾难救援场景中，主蜂窝网络对临时空中基站（ABS）网络造成的干扰挑战。
• 利用ABS的移动性，动态重新配置其位置以减少干扰，同时保持高数据吞吐量。
• 通过谱图理论和连通性度量，优化ABS轨迹以实现最大网络流量。
• 通过分析最大流量与最短路径轨迹之间的权衡，平衡能量效率与网络性能。
• 开发一种分布式算法，实现实时计算最优ABS移动方向。

提出的方法

• 将ABS干扰避免问题建模为三维空间中的单商品与多商品最大流问题。
• 引入加权切比雪夫常数作为三维连通性度量，以提升网络鲁棒性和流量容量。
• 通过图拉普拉斯矩阵的Fiedler向量推导最优ABS移动方向，并利用分布式算法计算。
• 将实际的ABS信道模型和移动性约束整合到轨迹优化框架中。
• 提出一种节能的轨迹方案，以最小化能量消耗，同时保持高网络流量。
• 通过集中式与分布式计算Fiedler向量，验证了分布式方法的可扩展性和准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 移动空中基站如何动态重新定位以最小化来自主蜂窝网络的干扰？
• RQ2 在多ABS认知无线电网络中，实现端到端数据流量最大化的最优轨迹是什么？
• RQ3 与传统度量相比，加权切比雪夫常数如何提升网络连通性和最大流量？
• RQ4 在ABS轨迹规划中，能量效率与最大网络流量之间的权衡关系如何？
• RQ5 分布式算法能否有效计算最优ABS移动方向，且与集中式计算相比性能损失极小？

主要发现

• 与传统切比雪夫常数相比，采用加权切比雪夫常数使最大网络流量提升约150%。
• 当使用足够迭代次数时，用于计算Fiedler向量的分布式算法性能与集中式方法几乎无法区分。
• 在无高度限制的场景中，ABS可能移动至零高度，这在实际中不可行；设定最低20米高度后，网络流量仅下降0.023。
• 节能轨迹方案相比最大流量轨迹，使ABS能量消耗降低高达39%，对网络流量影响极小。
• 与最短路径轨迹相比，最大流量轨迹仅造成临时且可忽略的网络流量下降。
• 距离最优路径越远的ABS可节省更多能量（高达39%），而位于中心区域的ABS因路径更短且效率较低，节能较少（最低仅11%）。