[论文解读] Joint Radio Resource Allocation, 3D Placement and User Association of Aerial Base Stations in IoT Networks

Arman Azizi, Nader Mokari+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 15, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 35被引用 11

一句话总结

本文提出了一种针对物联网网络中高空基站（ABSs）的联合优化框架，同时解决三维定位、无线资源分配（RRA）和用户关联问题，以最小化上行链路发射功率并满足服务质量（QoS）约束。通过使用半定松弛（SDR）和几何规划（GP），将复杂的非凸问题分解为可处理的子问题，在LoS和广义LoS/非LoS场景下通过仿真评估均实现了显著的功率降低。

ABSTRACT

In this paper, a novel method for joint radio resource allocation (RRA), three-dimensional placement (3DP), and user association of aerial base stations (ABSs) as a main problem in the internet of things (IoT) networks is proposed. In our proposed model, we consider two schemes: a) line of sight (LoS) b) generalized. In the LoS scheme, all the ABSs should see the IoT users as LoS. In the generalized scheme, ABSs can see some of the IoT users as LoS and some of them as NLoS. The main goal of this paper is to minimize the overal transmit power of the IoT users while satisfying some quality of service (QoS) constraints in uplink scenario. To solve the optimization problems and to convert the main problems with high complexity into the subproblems with lower complexity, we decompose them into two subproblems namely 3DP subproblem and joint RRA and user association (JRU) subproblem. The methods which we use to solve our proposed optimization problems are Semi Definite Relaxation (SDR) and Geometric Programming (GP). Finally, using simulations, we evaluate the performance of the proposed schemes for different values of the network parameters.

研究动机与目标

• 解决物联网网络中高空基站（ABSs）的三维定位、无线资源分配（RRA）和用户关联的联合优化问题。
• 在满足服务质量（QoS）约束的前提下，最小化物联网设备的总上行链路发射功率。
• 处理两种传播模型：视 Line-of-Sight（LoS）和广义（混合LoS/非LoS）链路。
• 将高复杂度的优化问题分解为两个低复杂度子问题：三维定位和联合RRA-用户关联。
• 通过仿真验证所提方案在不同网络参数下的性能。

提出的方法

• 将问题分解为两个子问题：三维定位（3DP）和联合RRA-用户关联（JRU），以降低计算复杂度。
• 针对JRU子问题，基于发射功率最小化和QoS约束，构建了一个非凸二次约束二次规划（QCQP）。
• 应用半定松弛（SDR）技术，通过放松秩一约束，将非凸QCQP转化为凸半定规划（SDP）。
• 使用高斯随机化过程（GRP）从松弛后的SDP解中恢复可行解。
• 在广义LoS/非LoS模型下，应用几何规划（GP）求解RRA和用户关联子问题。
• 通过子问题的分解与迭代优化，对整体解决方案进行迭代优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何联合优化高空基站启用的物联网网络中的三维定位、无线资源分配和用户关联，以最小化上行链路发射功率？
• RQ2 在功率效率方面，与严格LoS模型相比，使用广义LoS/非LoS模型能带来多大的性能增益？
• RQ3 所提出的基于SDR的方法在求解非凸RRA和用户关联问题方面，与传统方法相比表现如何？
• RQ4 用户密度和无人机高度等网络参数对总发射功率和系统性能有何影响？
• RQ5 将问题分解为3DP和JRU子问题的方法，是否能在显著降低复杂度的同时保持近似最优性能？

主要发现

• 所提出的联合优化框架相比基准方案，显著降低了总上行链路发射功率。
• 广义LoS/非LoS模型在密集或有遮挡的环境中性能优于严格LoS模型。
• 基于SDR的JRU子问题解决方案通过高斯随机化验证，实现了接近最优的功率效率，并获得了可行解。
• 仿真结果表明，所提方法在各种网络配置下能有效平衡QoS需求与能效。
• 分解方法在保持高性能的同时显著降低了计算复杂度，使其适用于动态物联网网络中的实时部署。
• 该方法对用户分布和无人机部署密度的变化表现出鲁棒性，确保在不同条件下系统QoS的稳定性。