[论文解读] Statistical Modeling of the FSO Fronthaul Channel for UAV-based Networks

Marzieh Najafi, Hedieh Ajam+4 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2019

Optical Wireless Communication Technologies被引用 6

一句话总结

本文提出了一种新型的统计信道模型，用于无人机（UAV）基于自由空间光（FSO）的前传链路，考虑了非正交光束入射以及由风力和大气效应引起的动态位置/姿态波动。通过在不同天气条件下对几何损耗和对准误差损耗进行建模，推导出中断概率和遍历速率的表达式，结果表明，在给定波动方差下，可通过优化光束宽度来最小化中断概率。

ABSTRACT

In this paper, we investigate the statistics of free space optics (FSO) communication channel between a hovering unmanned aerial vehicle (UAV) and a central unit (CU). Two unique characteristics make UAV-based FSO systems significantly different from conventional FSO systems with immobile transceivers. First, for UAV-based FSO systems, the incident laser beam is not always orthogonal to the photo detector (PD) plane. Second, both position and orientation of the UAV fluctuate over time due to dynamic wind load, inherent random air fluctuations in the atmosphere around the UAV, and internal vibrations of the UAV. On the contrary, for conventional FSO systems, the laser beam is always perpendicular to the PD plane and the relative movement of the transceivers is limited. In this paper, we develop a novel channel model for UAV-based FSO systems by quantifying the corresponding geometric and misalignment losses (GML), while taking into account the non-orthogonality of the laser beam and the random fluctuations of the position and orientation of the UAV. In particular, for diverse weather conditions, we propose different fluctuation models for the position and orientation of the UAV and derive corresponding statistical models for the GML. We further analyze the performance of a UAV-based FSO link in terms of outage probability and ergodic rate and simplify the resulting analytical expressions for the high signal-to-noise ratio (SNR) regime. Finally, simulations validate the accuracy of the presented analysis and provide important insights for system design. For instance, we show that for a given variance of fluctuations, the beam width can be optimized to minimize the outage probability.

研究动机与目标

• 解决由于无人机系统独特的动态特性，导致缺乏准确的统计信道模型的问题。
• 在考虑非正交激光入射和时变无人机位置/姿态的情况下，对无人机-FSO系统中的几何和对准误差损耗（GML）进行建模。
• 通过考虑天气相关的无人机位置和姿态波动，提升信道模型的真实性。
• 在高信噪比条件下，分析中断概率和遍历速率的系统性能。
• 通过识别在给定波动方差下可最小化中断概率的最优光束宽度，提供设计洞见。

提出的方法

• 建立几何模型，基于激光束与光电探测器平面之间的入射角量化GML。
• 针对不同天气条件（如晴朗、有雾、下雨）引入无人机位置和姿态波动的独立波动模型。
• 通过积分表示无人机位置和姿态波动的随机变量，推导出GML的统计分布。
• 利用推导出的GML统计特性，制定中断概率和遍历速率表达式，并对高信噪比区域进行简化。
• 利用蒙特卡洛仿真验证分析结果，并在不同天气条件下评估模型的准确性。
• 通过数值方法优化光束宽度，以在固定波动方差下最小化中断概率。

实验结果

研究问题

• RQ1 非正交光束入射如何影响无人机-FSO系统中的几何损耗和对准误差损耗？
• RQ2 在不同大气条件下，无人机的位置和姿态波动具有怎样的统计特性？
• RQ3 这些波动如何影响无人机-FSO前传链路的中断概率和遍历速率？
• RQ4 在给定波动约束下，能否通过优化光束宽度来最小化中断概率？
• RQ5 在高信噪比区域，中断概率和遍历速率的分析表达式具有多高的准确性？

主要发现

• 所提出的信道模型能够准确捕捉在不同天气条件下，光束非正交性与动态无人机波动的综合影响。
• 随着无人机位置和姿态波动方差的增加，中断概率上升，但可通过选择最优光束宽度加以缓解。
• 在高信噪比区域，遍历速率表达式可显著简化，从而实现高效的性能评估。
• 仿真结果证实了推导出的中断概率和遍历速率表达式的分析准确性。
• 在固定波动方差下，存在一个最优光束宽度可使中断概率最小化，揭示了关键的设计权衡。
• 天气条件显著影响波动的统计行为，因此在准确系统设计中必须采用与天气相关的建模方法。