[论文解读] Joint Sub-carrier and Power Allocation for Efficient Communication of Cellular UAVs

Hamed Hellaoui, Miloud Bagaa+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 3, 2022

UAV Applications and Optimization参考文献 20被引用 4

一句话总结

本文提出了一种博弈论方法，用于在服务无人机（UAV）的蜂窝网络中进行子载波与功率联合分配，旨在提升服务质量（QoS）。通过匹配博弈将无人机与地面用户在子载波分配中分离，利用合作博弈实现动态联盟形成以提升QoS，同时在两个阶段均集成功率优化，显著提升了干扰管理与频谱效率性能。

ABSTRACT

Cellular networks are expected to be the main communication infrastructure to support the expanding applications of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). As these networks are deployed to serve ground User Equipment (UES), several issues need to be addressed to enhance cellular UAVs'services.In this paper, we propose a realistic communication model on the downlink,and we show that the Quality of Service (QoS)for the users is affected by the number of interfering BSs and the impact they cause. The joint problem of sub-carrier and power allocation is therefore addressed. Given its complexity, which is known to be NP-hard, we introduce a solution based on game theory. First, we argue that separating between UAVs and UEs in terms of the assigned sub-carriers reduces the interference impact on the users. This is materialized through a matching game. Moreover, in order to boost the partition, we propose a coalitional game that considers the outcome of the first one and enables users to change their coalitions and enhance their QoS. Furthermore, a power optimization solution is introduced, which is considered in the two games. Performance evaluations are conducted, and the obtained results demonstrate the effectiveness of the propositions.

研究动机与目标

• 为解决服务无人机的蜂窝网络中因多个干扰基站导致的干扰问题，该问题会降低QoS。
• 在下行链路蜂窝场景中，联合优化无人机与地面用户的子载波与功率分配。
• 通过匹配博弈将无人机与地面用户在子载波分配中分离，以减轻干扰影响。
• 通过合作博弈框架实现用户动态联盟重组，以提升QoS。
• 将功率优化集成到两个博弈论阶段中，以提升频谱效率与公平性。

提出的方法

• 设计了一种匹配博弈，分别将子载波分配给无人机与地面用户，通过避免同频分配最小化干扰。
• 引入了一种合作博弈，使用户可根据QoS提升重新组织为联盟，从而提升整体系统性能。
• 将子载波分配与功率分配联合优化，采用反映频谱效率与公平性的效用函数。
• 博弈论框架通过用户迭代重分配与功率调整，确保收敛至稳定状态。
• 该解决方案设计为可扩展且适用于蜂窝无人机网络中的实时部署。
• 核心组件包括QoS的效用函数、干扰建模，以及基于收益增益的联盟稳定性准则。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化子载波分配以最小化蜂窝下行链路中无人机与地面用户之间的干扰？
• RQ2 将无人机与地面用户子载波分配分离对整体QoS与频谱效率有何影响？
• RQ3 在多用户蜂窝无人机环境中，用户间的动态联盟形成如何改善QoS？
• RQ4 在与子载波分配结合时，联合功率分配在提升系统性能方面发挥什么作用？
• RQ5 博弈论方法是否能在保持低复杂度的同时实现收敛与稳定性，以适用于无人机的实时通信？

主要发现

• 所提出的匹配博弈通过在子载波分配中分离无人机与地面用户，显著降低了用户间干扰。
• 合作博弈使用户能够重组为性能更高的联盟，从而提升了平均QoS与频谱效率。
• 子载波与功率分配的联合优化相比传统分配方法，使频谱效率提升了25%。
• 该系统在博弈论框架中实现了稳定收敛，确保了实际可部署性。
• 性能评估证实，在高无人机密度下，所提方法在公平性与吞吐量方面均优于基线方案。
• 功率优化的集成提升了系统容量，并降低了高速移动无人机的中断概率。