6G NTN을 위한 구름 형태 및 감쇠를 고려한 FSO 통신 기반의 UAV 비행 궤도 최적화 기술 개발
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사) -- 연세대학교 대학원 전기전자공학과 2022.8
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
6G NTN based UAV flight trajectory optimization for FSO communication considering cloud shape and attenuation
형태사항
viii, 54장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 정종문
UCI식별코드
I804:11046-000000542578
소장기관
본 논문에서는 미래 6G 통신의 유망 기술인 Unmanned Aerial Vehicle (UAV) 기반의 무선 네트워크 시스템에 대하여 다룬다. Free Space Optics (FSO) 채널 모델링을 기반하여, 구름에 의한 FSO 링크 감쇠를 고려한 UAV 궤적 최적화에 대하여 연구한다. UAV가 지상 터미널과 통신한다고 가정하면, UAV는 원으로 정의된 통신 영역에 배치가 되고, 영역의 반지름은 채널 모델링에 따라 미리 결정된다. 또한 구름이 UAV와 지상 터미널 사이에 존재하는 경우, 구름을 지나는 영역에서 극심한 감쇠가 존재하기 때문에 구름의 경계면에서 FSO 채널 모델링에 대한 극심한 불균형을 겪는다. 따라서, 구름에 영향을 받지 않거나 적은 영향을 받아 FSO 링크의 데이터 속도의 최소 임계 값을 만족하는 구역 내에 UAV를 제한적으로 배치해야 한다. 따라서, 구름의 비정형적인 형태를 포함한 여러 특징을 고려하여 통신 가능 구역을 도출해야 하고, convex optimization 방법을 이용하기 위해 해당 구역을 convex subset으로 바꾸어 주어야 한다. 내부의 convex 형태의 통신 가능 영역을 도출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고, 도출된 영역을 이용하여 여러 목적 함수에 대한 UAV 궤도 최적화를 진행한다. 가시거리 및 목적 함수에 따른 UAV 궤도 최적화 결과를 비교하고, 구름을 고려하지 않은 궤도 최적화에 비하여 도출한 연구 결과의 성능 개선에 대하여 분석하였다.
더보기For future 6G communications, unmanned aerial vehicle (UAV) based wireless network system is one of the promising technologies. In this paper, UAV trajectory optimization techniques for free space optics (FSO) communication is studied, especially considering the atmospheric impacts on clouds on FSO links. In this model, UAVs are used to communicate with ground terminals (GTs), where UAVs are deployed inside the service boundary based on a predetermined radius of the communication area centered by the GT. In the presence of clouds, the service boundary will experience disparity in the FSO channel, and thus the UAV deployment will be constrained to places where there is little or no cloud attenuation that satisfies the target data rate. Therefore, several cloud properties (including irregularity in shape) have been considered in finding the communication feasible area in polygon form (CFP). To perform convex optimization of the UAV trajectory, the CFP was transformed into convex subsets, and an algorithm that can find the largest inner convex CFP (ICCFP) area is proposed. Using the ICCFP, the cloud avoidance convex area energy-efficient trajectory optimization (CA2ET) algorithm is proposed that can minimize the energy consumption of the UAV while maximizing the FSO communication data rate. Numerical results show that the proposed algorithm achieves a significantly higher data rate and connection time between the GT and the UAV, compared to the other benchmarked algorithms.
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