[论文解读] Providing Wireless Coverage to High-rise Buildings Using UAVs

Hazim Shakhatreh, Abdallah Khreishah+1 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 8被引用 8

一句话总结

本文提出使用一架无人机（UAV）在灾害发生期间为高层建筑内的室内用户提供无线覆盖，采用真实的室外-室内路径损耗模型优化无人机位置。该研究将非凸的发射功率最小化问题建模，并通过梯度下降法为对称用户分布和在最大路径损耗约束下的最大覆盖提供高效解法。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) can be used as aerial wireless base stations when cellular networks go down. Prior studies on UAV-based wireless coverage typically consider an Air-to-Ground path loss model, which assumes that the users are outdoor and they are located on a 2D plane. In this paper, we propose using a single UAV to provide wireless coverage for indoor users inside a high-rise building under disaster situations (such as earthquakes or floods), when cellular networks are down. First, we present a realistic Outdoor-Indoor path loss model and describe the tradeoff introduced by this model. Then, we study the problem of efficient UAV placement, where the objective is to minimize the total transmit power required to cover the entire high-rise building. The formulated problem is non-convex and is generally difficult to solve. To that end, we consider two cases of practical interest and provide the efficient solutions to the formulated problem under these cases. In the first case, we aim to find the minimum transmit power such that an indoor user with the maximum path loss can be covered. In the second case, we assume that the locations of indoor users are symmetric across the dimensions of each floor.

研究动机与目标

• 为解决灾害期间高层建筑内室内用户缺乏基于无人机的无线覆盖解决方案的问题。
• 采用国际电信联盟（ITU）认证的室外-室内路径损耗模型，真实反映信号传播特性，考虑三维用户位置与建筑物穿透损耗。
• 将无人机位置问题建模为在非凸约束下实现全建筑覆盖的总发射功率最小化问题。
• 为两种实际应用场景提供高效解法：最大路径损耗覆盖与对称用户分布。
• 通过数值仿真验证方法有效性，采用梯度下降法与粒子群优化算法。

提出的方法

• 采用国际电信联盟（ITU）认证的室外-室内路径损耗模型，综合自由空间损耗、建筑物穿透损耗与室内传播损耗。
• 将总路径损耗定义为无人机三维位置与用户位置的函数，包含距离、入射角与水平室内距离因素。
• 使用梯度下降法迭代优化无人机水平位置（x_UAV），以最小化总发射功率，收敛条件基于步长容差。
• 推导总路径损耗关于x_UAV的解析梯度，支持使用更新规则：x_UAV,n+1 = x_UAV,n - a * dL_Total/dx_UAV,n 进行迭代优化。
• 考虑两种实际应用场景：(1) 最小化最大路径损耗用户的发射功率；(2) 楼层间用户分布对称，以支持基于梯度的优化。
• 通过固定参数（如2 GHz频率、5米楼层高度、每层20名用户）的数值仿真，评估不同建筑高度与宽度下的无人机位置效率。

Figure 1 : Parameters of the path loss model

实验结果

研究问题

• RQ1 室外-室内路径损耗模型如何影响高层建筑室内覆盖中无人机位置的权衡？
• RQ2 在实现全建筑覆盖的前提下，使总发射功率最小化的最优无人机位置是什么？
• RQ3 建筑高度如何影响最小化路径损耗的最优水平无人机位置？
• RQ4 在用户分布对称的条件下，建筑宽度如何影响最优水平无人机位置？
• RQ5 在用户分布对称的情况下，梯度下降法能否高效收敛至接近最优的无人机位置？

主要发现

• 随着建筑高度增加，最优无人机水平位置（x_UAV）增大，以补偿因入射角增大导致的更高建筑物穿透损耗。
• 当建筑宽度增加时，最优x_UAV减小，以减轻因水平距离增加导致的更高室内路径损耗。
• 梯度下降算法在对称用户分布下，500次迭代内成功收敛至稳定的最优x_UAV位置。
• 对于250米高的建筑，随着宽度增加，最优x_UAV向建筑中心移动，从而最小化总路径损耗。
• 模型揭示了一个关键权衡：提高无人机高度可减少视 Line-of-Sight 阻塞，但会增加自由空间路径损耗；水平偏移则同时影响穿透损耗与室内损耗。
• 数值结果表明，所提出的梯度下降方法在总发射功率方面优于均匀分布或启发式位置选择。

Figure 2 : Transmit power required to cover the building