[无人机通信]Three-Dimensional Continuous Movement Control of Drone Cells(持续更新)

文章
Three-Dimensional Continuous Movement Control of Drone Cells for Energy-Efficient Communication Coverage

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以下中文内容来自谷歌翻译：

引言

未来的无线网络既需要高度的敏捷性和弹性，又需要快速的通信服务恢复能力。当遇到意外或临时情况（例如自然灾害，体育赛事）时，用户的极端密度可能会挤满该地区。然后，将无法及时和/或在经济上不可行地投资于可以在短期内实现收入的电信基础设施。由于无人机具有独特的快速响应机会并减少了对自然灾害的脆弱性，缓解上述情况的潜在解决方案是诉诸于无人机辅助覆盖，其中部署了无人机来传送无线电信号。为那些拥挤的用户提供服务。此外，在研究界中对将无人机用作未来无线网络中的无线电接入平台有很大的兴趣。

贡献

因为涉及多个明显不同的目标，包括能耗，用户QoS要求之和，覆盖范围的公平性以及对网络的约束连接性。因此，设计基于DRL的无人机细胞网络以实现节能通信覆盖面具有很高的挑战性

模型

研究无人机怎么动，能实现最佳通信质量
This paper also discusses the continuous movement control of drone-cells in discrete time-steps, and the terms “time-step” and “decision epoch” are interchangeable. The following subsections present the detailed system models including the drone-cell mobility model and the channel propagation model

符号集

用户data rate用C表示

$b_{t,i_k,j}^{(k)}$,在集合k，$i_k$号用户和j号无人机成功通信的indicator

空-空信道

我认为这里很显然没考虑cell之间的干扰，只考虑了高斯白噪声

空-地信道

LoS概率

衰落

显然知道了E,Pr和F之后就只与$h_{t,j}^2$和$r_{t,i_k{j}^{(k)}}^2$有关

构建无人机之间通信网络——图论方法

考虑空中无人机组成的网络

顶点是无人机，边相连就代表通信成功

Jain’s fairness

能耗

时间离散化

问题建模

我们的优化目标是:this paper aims at maximizing the energy efficiency of the communication coverage of multiple drone-cells

(17)每个无人机都能与至少一个其他无人机取得通信
(18)-(20)区域大小限制
(21)速度限制
(21)取值整数

Optimal Deployment Altitude最佳飞行高度$h_{opt}$的范围

这一部分是分析无人机部署的最佳高度的范围，相当于是独立的一部分，在其他的UAV通信文章中也有所涉及。

$[P_D-EPr(h_k,D_k)-F-10\log (h_{t,j}^2+r_{t,i_k{j}^{(k)}}^2)]-P_D$=达到Ck门限时的信噪比

强化学习的action space

强化学习的reward函数设计

考虑因素

there are three considerably different objectives (i.e., energy consumption, the sum of users’ QoS requirements, and coverage fairness)


笔者认为作者之所以这样设计，可能是出于以下的考虑
QoS需求和$f_t$是成正比的，所以写在分子
能量消耗成反比，所以写在分母

Boundary-margin mechanism

在执行通信任务期间，某些无人机单元可能会飞到3-D空域的预定边界之外。同时，如果无人机小区资源部署在所考虑区域的边界附近，则可能会浪费无人机资源。

算法