[论文解读] Optimal 1D Trajectory Design for UAV-Enabled Multiuser Wireless Power Transfer

Yulin Hu, Xiaopeng Yuan+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 17被引用 6

一句话总结

本文提出了首个在速度约束下实现UAV辅助多用户无线能量传输的全局最优一维轨迹设计，旨在最大化地面用户中最小接收能量。通过将速度约束轨迹分解为最大速度分量与无速度约束分量，并利用拉格朗日对偶方法，证明最优解呈现一种具有有限个悬停点及优化悬停时长的连续悬停-飞行（SHF）结构，显著优于以往的启发式方法。

ABSTRACT

In this paper, we study an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled wireless power transfer (WPT) network, where a UAV flies at a constant altitude in the sky to provide wireless energy supply for a set of ground nodes with a linear topology. Our objective is to maximize the minimum received energy among all ground nodes by optimizing the UAV's one-dimensional (1D) trajectory, subject to the maximum UAV flying speed constraint. Different from previous works that only provided heuristic and locally optimal solutions, this paper is the first work to present the globally optimal 1D UAV trajectory solution to the considered min-energy maximization problem. Towards this end, we first show that for any given speed-constrained UAV trajectory, we can always construct a maximum-speed trajectory and a speed-free trajectory, such that their combination can achieve the same received energy at all these ground nodes. Next, we transform the original UAV-speed-constrained trajectory optimization problem into an equivalent UAV-speed-free problem, which is then optimally solved via the Lagrange dual method. The obtained optimal 1D UAV trajectory solution follows the so-called successive hover-and-fly (SHF) structure, i.e., the UAV successively hovers at a finite number of hovering points each for an optimized hovering duration, and flies among these hovering points at the maximum speed. Numerical results show that our proposed optimal solution significantly outperforms the benchmark schemes in prior works under different scenarios.

研究动机与目标

• 解决现有UAV辅助多用户无线能量传输在速度约束下缺乏全局最优解的问题。
• 在直线拓扑下，最大化地面用户中最小接收能量。
• 刻画在实际移动约束下最优一维UAV轨迹的结构特性。
• 克服以往研究中启发式与局部最优解方法的局限性。
• 为能量公平的WPT系统中最优UAV轨迹设计建立理论基础。

提出的方法

• 提出一种新颖的分解方法，将任意速度约束的一维UAV轨迹分解为最大速度轨迹与无速度约束轨迹。
• 证明这两种轨迹的联合WPT性能与原始速度约束轨迹完全一致。
• 通过轨迹分解，将原始的速度约束优化问题转化为等价的无速度约束问题。
• 应用拉格朗日对偶方法，最优求解等价的无速度约束问题。
• 推导出最优轨迹为具有有限个悬停点及优化悬停时长的连续悬停-飞行（SHF）结构。
• 建立最优解中悬停点数量的上界。

实验结果

研究问题

• RQ1 在速度约束下，如何实现最大化多用户WPT系统中最小接收能量的全局最优一维UAV轨迹？
• RQ2 速度约束轨迹优化问题能否被等价转化为无速度约束问题以实现最优求解？
• RQ3 最优UAV轨迹在悬停与飞行阶段的结构特性如何定义？
• RQ4 所提方法相较于以往研究中的启发式与局部最优方法有何性能优势？
• RQ5 最优轨迹解中悬停点的最大数量是多少？

主要发现

• 最优一维UAV轨迹遵循连续悬停-飞行（SHF）结构，UAV在有限个点处悬停并进行优化时长的悬停，其余时间以最大速度飞行。
• 最优轨迹中悬停点的数量存在上界，从而支持高效搜索与设计。
• 在所有测试场景中，所提方法获得的最小接收能量显著高于基准方案。
• 通过将轨迹分解为最大速度与无速度约束分量，实现了WPT性能的精确等价，从而可通过对偶方法实现最优解。
• 本文首次在文献中为具有速度约束的此类UAV辅助WPT问题推导出全局最优解。
• 数值结果证实，所提最优算法在能量公平性与系统性能方面均优于启发式与局部最优方案。