論文の概要: Spatial Deep Learning for Site-Specific Movement Optimization of Aerial Base Stations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10490v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 15:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:19:25.692402
• Title: Spatial Deep Learning for Site-Specific Movement Optimization of Aerial Base Stations
• Title（参考訳）: 航空基地局のサイト特化移動最適化のための空間深層学習
• Authors: Jiangbin Lyu, Xu Chen, Jiefeng Zhang, Liqun Fu
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は航空基地局(ABS)として利用でき、様々な緊急シナリオにおいて地上ユーザー(GU)に無線接続を提供する。 M$ と $N$ の指数複雑性を持つNPハード問題であり、カバー範囲が制限された$N$ ABSを共同配置することで、M$ GUs のカバレッジ率を最大化する。 本研究では,サイト固有の環境における移動GUの平均カバレッジ率を最大化するために,マルチABS運動最適化問題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.961427872820515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) can be utilized as aerial base stations (ABSs) to provide wireless connectivity for ground users (GUs) in various emergency scenarios. However, it is a NP-hard problem with exponential complexity in $M$ and $N$, in order to maximize the coverage rate of $M$ GUs by jointly placing $N$ ABSs with limited coverage range. The problem is further complicated when the coverage range becomes irregular due to site-specific blockages (e.g., buildings) on the air-ground channel, and/or when the GUs are moving. To address the above challenges, we study a multi-ABS movement optimization problem to maximize the average coverage rate of mobile GUs in a site-specific environment. The Spatial Deep Learning with Multi-dimensional Archive of Phenotypic Elites (SDL-ME) algorithm is proposed to tackle this challenging problem by 1) partitioning the complicated ABS movement problem into ABS placement sub-problems each spanning finite time horizon; 2) using an encoder-decoder deep neural network (DNN) as the emulator to capture the spatial correlation of ABSs/GUs and thereby reducing the cost of interaction with the actual environment; 3) employing the emulator to speed up a quality-diversity search for the optimal placement solution; and 4) proposing a planning-exploration-serving scheme for multi-ABS movement coordination. Numerical results demonstrate that the proposed approach significantly outperforms the benchmark Deep Reinforcement Learning (DRL)-based method and other two baselines in terms of average coverage rate, training time and/or sample efficiency. Moreover, with one-time training, our proposed method can be applied in scenarios where the number of ABSs/GUs dynamically changes on site and/or with different/varying GU speeds, which is thus more robust and flexible compared with conventional DRL-based methods.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は航空基地局(ABS)として利用でき、様々な緊急シナリオにおいて地上ユーザー(GU)に無線接続を提供する。 しかし、M$とN$の指数複雑性を持つNPハード問題であり、カバー範囲が制限された$N$ ABSを共同配置することで、M$ GUsのカバレッジ率を最大化する。 この問題は、地上チャネル上のサイト固有の封鎖(例えば建物)や、GUの移動によって、範囲が不規則になるとさらに複雑になる。 以上の課題に対処するため,サイト固有の環境における移動GUの平均カバレッジ率を最大化するために,マルチABS運動最適化問題について検討する。 現象型エリート多次元アーカイブを用いた空間深層学習法(SDL-ME)を提案する。 1) 複雑なABS運動問題を有限時間水平線にまたがるABS配置サブプロブレムに分割すること。 2)エンコーダ・デコーダディープニューラルネットワーク(DNN)をエミュレータとして使用することにより,ABS/GUの空間的相関を捕捉し,実際の環境との相互作用コストを低減する。 3) エミュレータを用いて,最適な配置ソリューションの質・多様性検索を高速化する。 4)マルチABS運動協調のための計画探索型スキームの提案。 数値計算の結果,提案手法は,平均カバレッジ率,トレーニング時間,サンプル効率において,ベンチマークのDeep Reinforcement Learning(DRL)法および他の2つのベースラインよりも有意に優れていた。 また,1回トレーニングでは,従来のdrl法に比べてより頑健で柔軟である,サイト上および/または異なるgu速度で動的にabs/gus数が変化するシナリオに適用可能である。

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