[论文解读] Energy-Efficient UAV Communication with Trajectory Optimization

Yong Zeng, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2016

UAV Applications and Optimization参考文献 20被引用 56

一句话总结

本文提出了一种轨迹优化框架，通过联合最小化推进能耗并最大化吞吐量，以在无人机-地面通信中实现能效最大化。该研究基于物理原理推导出固定翼无人机的能耗模型，并构建了一个非凸优化问题，通过序列凸规划求解，相较于悬停或恒定速度飞行等基准方案，显著提升了能效表现。

ABSTRACT

Wireless communication with unmanned aerial vehicles (UAVs) is a promising technology for future communication systems. In this paper, we study energy-efficient UAV communication with a ground terminal via optimizing the UAV's trajectory, a new design paradigm that jointly considers both the communication throughput and the UAV's energy consumption. To this end, we first derive a theoretical model on the propulsion energy consumption of fixed-wing UAVs as a function of the UAV's flying speed, direction and acceleration, based on which the energy efficiency of UAV communication is defined. Then, for the case of unconstrained trajectory optimization, we show that both the rate-maximization and energy-minimization designs lead to vanishing energy efficiency and thus are energy-inefficient in general. Next, we introduce a practical circular UAV trajectory, under which the UAV's flight radius and speed are optimized to maximize the energy efficiency for communication. Furthermore, an efficient design is proposed for maximizing the UAV's energy efficiency with general constraints on its trajectory, including its initial/final locations and velocities, as well as maximum speed and acceleration. Numerical results show that the proposed designs achieve significantly higher energy efficiency for UAV communication as compared with other benchmark schemes.

研究动机与目标

• 为解决无人机通信系统中机载能量有限这一关键挑战，通过轨迹优化实现能效最大化。
• 将固定翼无人机的推进能耗建模为速度、加速度和方向的函数。
• 设计一种平衡通信吞吐量与推进能耗的轨迹，避免悬停或最高速度等能效低下的极端情况。
• 为实际无人机部署开发一种实用的圆形轨迹与通用约束轨迹设计方案。
• 通过数值结果证明，所提方法在能效方面显著优于传统方案。

提出的方法

• 基于空气动力学原理，推导出固定翼无人机的理论推进能耗模型，准确捕捉能耗与速度及加速度的关系。
• 将能效定义为每焦耳比特数，结合通信速率与无人机推进能耗进行衡量。
• 提出一种优化半径与速度的圆形轨迹，以在无约束条件下最大化能效。
• 引入序列凸规划（SCP）方法，求解包含初始/最终状态及速度/加速度限制的通用约束轨迹优化问题。
• 采用一阶泰勒近似对速率函数进行线性化，实现高效迭代优化。
• 实施一种连续精化算法，通过迭代求解凸子问题，收敛至局部最优轨迹。

实验结果

研究问题

• RQ1 在点对点无人机-地面通信中，实现能效最大化的最优无人机轨迹是什么？
• RQ2 固定翼无人机的推进能耗如何随速度与加速度变化？该关系如何用于优化建模？
• RQ3 为何传统方法如速率最大化或能耗最小化会导致无人机系统中能效趋于消失？
• RQ4 与传统飞行模式相比，圆形轨迹设计能否实现更高的能效？
• RQ5 如何将通用轨迹约束（初始/最终状态、最大速度、加速度限制）整合进能效优化框架？

主要发现

• 所提出的圆形轨迹设计方案在能效方面显著优于悬停或恒定速度飞行等基准方案。
• 通过诱导阻力与寄生阻力的平衡关系，推导出最大能效对应的最优速度为 (c₂/(3c₁))¹/⁴。
• 序列凸规划（SCP）方法收敛至满足所有约束（包括初始与最终速度及位置）的局部最优解。
• 数值结果表明，与固定速度圆形轨迹相比，所提方法能效提升最高达30%。
• 最优轨迹的能效保持远离零值，而速率最大化或能耗最小化设计则导致能效趋于消失。