[论文解读] Unmanned Aerial Vehicle and Optimal Relay for Extending Coverage in Post-Disaster Scenarios

Abdu Saif, Kaharudin Dimyati+6 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2021

UAV Applications and Optimization参考文献 18被引用 17

一句话总结

本文提出一种由无人机支持的多跳中继网络，以在灾后场景中扩展无线覆盖范围，通过优化中继跳数距离和无人机定位来提升系统容量与连通性。结果表明，密集部署中继可提升覆盖区域与能量效率，从而通过改善视 Line-of-Sight 可靠性的去中心化设备到设备通信实现性能增强。

ABSTRACT

The malfunction or interruption of wireless coverage services has been shown to increase the mortality rate during natural disasters. Wireless coverage by an unmanned aerial vehicle (UAV) provides network coverage to ground user devices during and post-disaster events. The relay hops receive wireless coverage and can be forwarded to user devices that are out of coverage allowing reliable connectivity for large-scale user devices. This work evaluates the optimal relay hops performance to improve wireless coverage services and establish connectivity in post-disaster scenarios. The results demonstrate the UAV line of sights understanding to select an optimal relay for improving wireless coverage services. The path loss probability and system capacity were all affected by the user device distance and relay densities. The optimal relay hop distance and the UAV positions static are also investigated to improve coverage likelihood which could be especially useful for UAV deployment design. It is found that the dense relays node in UAV systems enhances the capacity coverage area and energy efficiency by decentralized connectivity through a multihop device to device wireless network.

研究动机与目标

• 为解决自然灾害期间无线网络中断这一关键问题，该问题会增加死亡率。
• 在基础设施有限或缺失的灾后环境中，提升大规模地面用户设备的连通性。
• 评估最优中继跳数在利用无人机提升无线覆盖范围方面的性能表现。
• 确定最优中继跳数距离与无人机定位，以最大化覆盖概率与系统容量。
• 评估中继密度与用户设备距离对路径损耗概率与网络性能的影响。

提出的方法

• 本研究建立基于无人机的多跳设备到设备网络模型，以在灾后场景中扩展覆盖范围。
• 采用视 Line-of-Sight (LoS) 模型，评估无人机定位对信号传播与覆盖范围的影响。
• 分析路径损耗概率作为用户设备距离与中继密度的函数。
• 在不同中继跳数距离与无人机高度下评估系统容量。
• 基于覆盖范围与信号可靠性之间的权衡，推导最优中继跳数距离。
• 优化无人机的静态定位，以最大化视 Line-of-Sight 链接概率并最小化路径损耗。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无人机辅助的灾后网络中，何种最优中继跳数距离可最大化覆盖范围与系统容量？
• RQ2 用户设备距离如何影响路径损耗概率与网络可靠性？
• RQ3 中继密度如何影响基于无人机的多跳网络中的系统容量与能量效率？
• RQ4 何种无人机高度与定位策略可最大化视 Line-of-Sight 链接与覆盖概率？
• RQ5 去中心化的设备到设备连接如何提升灾后场景下的网络韧性？

主要发现

• 密集中继部署通过支持多跳设备到设备通信，显著提升容量覆盖区域。
• 最优中继跳数距离通过平衡传输距离与信号质量，提升系统容量并降低路径损耗概率。
• 无人机与地面用户保持视 Line-of-Sight 时，可提升连通可靠性与覆盖概率。
• 中继密度对系统容量具有直接影响，较高密度可提升整体网络性能。
• 通过去中心化连接可提升能量效率，减少对单跳传输的依赖。
• 用户设备距离是路径损耗概率的关键影响因素，距离越长，信号质量与覆盖范围越差。