[论文解读] Energy-efficient 3D UAV-BS Placement Versus Mobile Users' Density and Circuit Power

Jiaxun Lu, Shuo Wan+2 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 8被引用 4

一句话总结

本文提出了一种三维无人机基站（UAV-BS）部署策略，通过联合优化悬停高度和覆盖半径，在考虑移动用户密度和机载电路功耗的前提下，最小化无人机召回频率（UAV-RF），该指标用于衡量网络寿命。关键结果表明，当发射功率等于电路功率时，可实现最优UAV-RF；且最优高度与覆盖半径成正比，其斜率仅取决于传播环境，从而可在动态场景中实现高效的在线部署。

ABSTRACT

Properly 3D placement of unmanned aerial vehicle mounted base stations (UAV-BSs) can effectively prolong the life-time of the mobile ad hoc network, since UAVs are usually powered by batteries. This paper involves the on-board circuit consumption power and considers the optimal placement that minimizes the UAV-recall-frequency (UAV-RF), which is defined to characterize the life-time of this kind of network. Theoretical results show that the optimal vertical and horizontal dimensions of UAV can be decoupled. That is, the optimal hovering altitude is proportional to the coverage radius of UAVs, and the slope is only determined by environment. Dense scattering environment may greatly enlarge the needed hovering altitude. Also, the optimal coverage radius is achieved when the transmit power equals to on-board circuit power, and hence limiting on-board circuit power can effectively enlarge life-time of system. In addition, our proposed 3D placement method only require the statistics of mobile users' density and environment parameters, and hence it's a typical on-line method and can be easily implemented. Also, it can be utilized in scenarios with varying users' density.

研究动机与目标

• 通过优化三维部署以最大化网络寿命，解决电池供电无人机基站能量容量有限的问题。
• 将机载电路功耗（如旋翼和处理器功耗）纳入无人机基站能效建模，该因素在以往研究中常被忽略。
• 定义并最小化无人机召回频率（UAV-RF），用以表示因电池耗尽而需频繁召回无人机的频率。
• 开发一种仅需用户密度和环境参数统计信息的实用在线部署策略。
• 实现在用户密度和环境条件变化场景下的自适应无人机基站部署。

提出的方法

• 将UAV-RF最小化问题建模为发射功率、电路功率、用户密度和覆盖半径的函数。
• 通过在固定覆盖半径下最小化发射功率，推导出最优悬停高度，表明其与覆盖半径成正比，比例系数（斜率）由传播环境决定（例如，密集散射环境需更高高度）。
• 将推导出的最优高度代入，将UAV-RF表示为环境、覆盖参数和电路功耗的函数。
• 采用泊松点过程（PPP）模型，描述不同交通模式子区域中移动用户的时空分布。
• 推导出最优覆盖半径和UAV-RF的解析表达式，表明当发射功率等于电路功率时，UAV-RF达到最小值。
• 通过在城市、郊区和农村环境中进行数值仿真，验证理论结果，仿真中用户密度和电路功率水平各不相同。

实验结果

研究问题

• RQ1 在同时考虑发射功率和机载电路功耗的前提下，单个UAV-BS的最优三维部署位置是什么，可使UAV-RF最小化？
• RQ2 最优悬停高度如何随覆盖半径变化？传播环境在确定该关系中起什么作用？
• RQ3 在何种发射功率水平下，UAV-RF达到最小值？该值与机载电路功耗有何关联？
• RQ4 当用户密度和电路功耗变化时，最优覆盖半径如何变化？
• RQ5 所提方法能否作为仅需用户密度和环境参数统计信息的在线自适应策略实现？

主要发现

• 最优悬停高度与覆盖半径成正比，比例常数（斜率）仅由传播环境决定；密集散射环境需要显著更高的高度。
• 当无人机的发射功率等于其机载电路功率时，实现最小UAV-RF，表明降低电路功耗可直接延长网络寿命。
• 在高散射环境中，即使覆盖半径和用户密度固定，最优UAV-RF仍会因所需悬停高度增加而上升。
• 随着机载电路功耗增加，最优覆盖半径增大，以减少无人机数量，从而降低总电路功耗。
• 在用户密度为0.1名/平方米的城市环境中，当电路功耗为100 dB时，最优覆盖半径为327.3米，增至120 dB时提升至1035米。
• 所提方法本质上为在线实用策略，仅需用户密度和环境的统计信息，可实现实时适应动态用户分布。