論文の概要: Machine Learning assisted Handover and Resource Management for Cellular Connected Drones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07937v1
• Date: Wed, 22 Jan 2020 10:04:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:11:36.949094
• Title: Machine Learning assisted Handover and Resource Management for Cellular Connected Drones
• Title（参考訳）: セルラーコネクテッドドローンの機械学習によるハンドオーバとリソース管理
• Authors: Amin Azari, Fayezeh Ghavimi, Mustafa Ozger, Riku Jantti, and Cicek Cavdar
• Abstract要約: セルラー接続型ドローンの通信は3次元モビリティと視線チャネル特性の影響を受けている。 ドローンから基地局への重大な干渉は、地上ユーザのアップリンク通信にとって大きな課題である。 異なるドローンの高度/速度におけるハンドオーバ決定のヒートマップが提示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3274747298291207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enabling cellular connectivity for drones introduces a wide set of challenges and opportunities. Communication of cellular-connected drones is influenced by 3-dimensional mobility and line-of-sight channel characteristics which results in higher number of handovers with increasing altitude. Our cell planning simulations in coexistence of aerial and terrestrial users indicate that the severe interference from drones to base stations is a major challenge for uplink communications of terrestrial users. Here, we first present the major challenges in co-existence of terrestrial and drone communications by considering real geographical network data for Stockholm. Then, we derive analytical models for the key performance indicators (KPIs), including communications delay and interference over cellular networks, and formulate the handover and radio resource management (H-RRM) optimization problem. Afterwards, we transform this problem into a machine learning problem, and propose a deep reinforcement learning solution to solve H-RRM problem. Finally, using simulation results, we present how the speed and altitude of drones, and the tolerable level of interference, shape the optimal H-RRM policy in the network. Especially, the heat-maps of handover decisions in different drone's altitudes/speeds have been presented, which promote a revision of the legacy handover schemes and redefining the boundaries of cells in the sky.
• Abstract（参考訳）: ドローンのセルラー接続を実現するには、さまざまな課題と機会が伴う。 セルラー接続型ドローンの通信は,高度の高いハンドオーバの数の増加につながる3次元移動性と視線チャネル特性の影響を受けている。 地上ユーザーと地上ユーザーを共存させるセル計画シミュレーションは、地上ユーザーとのアップリンク通信において、ドローンから基地局への深刻な干渉が大きな課題であることを示している。 ここではまず,ストックホルムの実際の地理的ネットワークデータを考慮し,地上およびドローン通信の共存における大きな課題について述べる。 そこで我々は,携帯電話ネットワーク上での通信遅延や干渉を含むキー性能指標(KPI)の解析モデルを導出し,ハンドオーバと無線リソース管理(H-RRM)の最適化問題を定式化する。 その後、この問題を機械学習問題に変換し、H-RRM問題を解決するための深層強化学習ソリューションを提案する。 最後に、シミュレーション結果を用いて、ドローンの速度と高度、および許容レベルの干渉が、ネットワーク内の最適なH-RRMポリシーを形成する方法を示す。 特に、異なる高度/速度でのハンドオーバ決定のヒートマップが提示され、レガシーハンドオーバスキームの改訂と空におけるセルの境界の再定義を促進している。

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