まとめ
問題を目指して: UAV クラスター ネットワーク内の限られたネットワーク リソース, ネットワーク リソースを効果的に割り当てることは困難です.
アルゴリズムを提案する: 時間領域、周波数領域、および空気領域を共同で検討し、3 次元のネットワーク リソース割り当てアルゴリズムを提案します。グラフの色付けに基づいています。
空間次元は,方向バックトラッキングアレイアンテナを使用することにより,従来の時間‐周波数二次元ネットワーク資源分割に基づいて開かれ,三次元ネットワーク資源分割の問題が得られた。
3 次元リソース割り当て問題では、最初にグラフ彩色問題としてモデル化され、2 つのグラフ彩色アルゴリズム、発見的および貪欲が使用され、次に彩色結果からネットワーク リソース割り当てスキームへのマッピング アルゴリズムが設計されます。
序章
単一のドローンと比較して、ドローン クラスターは、より堅牢な分散アーキテクチャ、より高い費用対効果、より広い範囲の行動を備え、より高度な群知能を形成できます。
典型的な代表例:
米軍の「ビー コロニー」の UAV クラスター ネットワーク技術は、UAV の共同作業の重要な基盤です。
緊急のタスクのために大規模な UAV クラスターをネットワーク化する場合、1 つの解決策は、地上のモバイル アドホック ネットワークの設計アイデアから学ぶことです。このアイデアは、限られた方法で一般的な UAV ネットワーキングをサポートできますが、UAV の規模の拡大と競合サービスの急激な増加に伴い、ユーザー サービスの品質をサポートするネットワークの能力は大きな課題となります。特に悪意のある干渉がある場合は、ワイヤレス ネットワーク リソースを柔軟に割り当ててスケジュールする必要があります。
このため、コグニティブ ラジオの考え方に基づいて、多くの学者が UAV にダイナミック スペクトル認識機能と、時間領域と周波数領域の 2 つの次元からのアクセスを可能にし、柔軟性と干渉防止機能を大幅に強化しました。
コグニティブ ラジオの分散ネットワークにおけるネットワーク パフォーマンスに対する隠れノードやコグニティブ プロセスを含むさまざまな実際的な要因の影響に基づいて、UAV ネットワーキングに使用できるきめの細かい動的マルチチャネル アクセス フレームワークがさらに設計されています。時間領域の競合。
現在、UAV アドホック ネットワークのリンク スケジューリングは、一般に次の 2 つのカテゴリに分類されます。
| リンク スケジューリング | 意味 |
|---|---|
| 最短リンク スケジューリングの問題 | 所定のリンク セットのニーズを満たすのに最も時間がかからないスケジューリング方法を使用します。 |
| 最大独立集合リンク問題 | 一連の通信リンクが与えられた場合、同じタイム スロットで同時に送信できる同時リンクの最大のサブセットを特定する必要があります。 |
この問題では、
一定のオーバーヘッドと任意の 2 成分擾乱を伴うスケジューリング アルゴリズムが使用されます。リンク干渉の研究では、一般にプロトコル干渉モデルと信号対干渉雑音比 (SINR) 干渉モデルに分けられます。プロトコル干渉モデルは、2 つの同時通信リンクが相互の干渉範囲外にある必要があることを意味します。
これらのモデルに基づく干渉関係は競合グラフで表され、従来のグラフ理論ツールを使用して問題を解決します。
これまでの大規模なクラスタ リソース スケジューリングの研究と実践では、時間と周波数の領域で多くの作業が行われてきましたが、空気の領域ではほとんど行われていませんでした。ただし、UAV クラスター間の通信のほとんどは空対空チャネルで実行され、指向性伝送の使用には自然な性質があります。アドバンテージ:
エネルギーを集中して伝送距離を延ばし、空域多重化を実現し、通信干渉と盗聴のリスクを軽減します。
現在、指向性伝送ネットワークでのリンク スケジューリングは主にプロトコル干渉モデルに基づいています[
しかし、プロトコル干渉モデルは本質的にネットワーク環境とチャネル競合条件の単純化であり、ワイヤレス干渉の特定の状況を正確に測定することはできません。 、および実際のワイヤレス通信では、同時送信間の干渉の制約は、ローカルおよびペアワイズではなく、グローバルで付加的です。したがって、プロトコル干渉モデルは、指向性リンク スケジューリングではあまり実用的ではありません。
指向性ワイヤレス通信ネットワークで SINR モデルのリンク スケジューリング アルゴリズムを設計すると、ネットワーク伝送のパフォーマンスと実用性が大幅に向上しますが、多くの課題もあります: (1) 同時伝送を伴うリンクは干渉を増加させ、ネットワーク容量に影響します; (
2
)リンク関係は、ビーム方向、隣接リンクの距離、およびその状態に関連する関数であり、時間の経過とともに変化する可能性があります; (3) 空間次元を追加し、
SINR 干渉を制約 NP 困難問題として導入した後、モデルは非常に複雑になります。 、リンクの数が増えると、時間の複雑さが爆発的に増加します。
システムモデルと問題定義
3D ネットワーク リソースの分割方法の概要
(1) 時間領域のリソース次元: 利用可能な送信時間をいくつかのタイム スロットに分割し、各ノードが異なるタイム スロットで通信して、競合や干渉を回避します。複数のユーザーが異なるタイムスロットで同じ周波数を使用できるようにする;
(2) 周波数領域のリソース次元: 利用可能な周波数帯域をいくつかのばらばらなサブ周波数帯域に分割し、複数のノードが異なるサブ周波数帯域を使用して同時に通信できるようにする; (3
) 空域資源次元: 指向性伝送を使用して空間多重化を実現し、それぞれの送信機の通信範囲 (ビーム方向に一定の距離) が相手の受信機をカバーしない限り、同じ周波数領域資源2 つの通信リンク間で同時に使用できます。
時間周波数ドメイン リソース
時間-周波数 2 次元リソース プール内の 1 つの時間-周波数リソース ブロックを再利用することはできません (1 つの時間-周波数ブロックが 1 つのリンクに割り当てられます)。
空域リソース
大規模な UAV クラスターで高指向性ナロー アンテナ ビーム (方向レトロスペクティブ アレイ アンテナ RDA など) を使用すると、低エネルギーの高速ビーム調整、指向性送信、および全方向受信を実現できます。通信リンクのゲインを向上させ、通信のセキュリティを向上させ、異なるリンクの相互干渉を減らし、空域多重化を実現できます.異なるリンクのトランシーバノード間に方向性干渉がない場合、
時間-周波数ブロックを再利用できます. 指向性干渉: アンテナが指向性送信のためにバックトラッキングしているときに、ビームのカバレッジ エリア内で同じ周波数リソースを使用する他の受信ノードがあるという事実を指します。
この図では、リンク 2 の受信ノードは、リンク 1 の送信ノードの指向性ビーム カバレッジ内にあるため、リンク 1 の送信はリンク 2 の通信に指向性干渉を引き起こし、リンク 1 とリンク 2 はその通信を使用できません。同じであり、リンク 3 とリンク 1 および 2 の間に干渉がない場合、リンク 2 (またはリンク 1) と同じ時間周波数ブロックを使用できます。
したがって、3 次元リソースを割り当てるプロセスでは、リソースの使用効率を最大化するために、ほとんどのノードが競合のない送信を実行できるように、最小の時間周波数リソースを使用する必要があります。
なお、３次元リソースプールにおける１つのリソースブロックの座標はＳ（ｘ，ｙ，ｚ）であり、
ｘは時間－周波数ブロックに対応するタイムスロット番号、
ｙは対応する周波数番号、
ｚは同じ時間周波数リソース空間の再利用のための指向性送信の使用。
リンク間の指向性ビーム間に干渉がない場合、時間-周波数リソースの共有が許可されます。
アルゴリズムのルールは次のとおりです;
(1) 同じ 3 次元リソース ブロックを繰り返し割り当てることはできません;
(2) 方向性干渉のないリンク i および j では、時間-周波数リソースを再利用できます。リンク i に割り当てられたi および S iチャネルによって割り当てられた S j では、 x i = x j、 y i = y jが許可されます;
(3) 方向性干渉のあるリンク i および j の場合、 x および割り当てられた時間-周波数ブロックの y 軸座標が等しい (少なくとも x i ≠ x jまたは y i ≠ y jを満たす)
アルゴリズム設計
グラフの色付けの基本的なプロセスは、隣接する国 (干渉関係を持つ) が異なる色を持っている場合に、マップを色付けするために最小限の色を使用することです. 具体的には: 無向グラフ G = (V, E), ここで V =
v 1 v 2 , ,…,v Nは頂点の集合、E={e ij |v i ,v j ∈V} は辺の集合です。グラフの彩色とは、すべての頂点 V を彩色することを指し、任意の e ij ∈ E について、 v iと v jの色が異なる
必要があります。グラフ彩色最適化問題とは、上記の条件を満たすために必要な最小数の色を解くことを指します。
まず、3D ネットワーク リソース割り当ての問題は、グラフの色付けの問題にマッピングされます。通信リンクさまざまに対応ノード，干渉関係あり通信リンクに対応するノード間縁取られた、干渉関係のない通信リンクに対応するノードは隣接していない、同じ時間-周波数リソースは色であり、同じ色は同じ時間-周波数リソースの使用を表し（空間分割多重関係があります）、ヒューリスティックと貪欲の2つのアイデアに基づいて解決アルゴリズムが提案されます。
1.
干渉関係グラフの確立.
まず、受信ノードDi ( i = 1, 2 , … ,N) を頂点集合 V =v 1 v 2 , ,…,v N in G =(V,E)、つまり、v i =D i . リンク S i D i は、リンク S j D jに干渉を引き起こします: (1) D jは、 S i D i通信のビーム ポインティング範囲内にあります; (2) D jは、 S iによって送信された通信距離内にあります。中身。S i D i をリンクし、S j D jをリンクする場合
それらの間には方向性干渉があり、グラフの頂点 V iと頂点 V jを接続し、グラフ G = (V, E) のエッジ セット E に追加します。これを e ijで示します。
最終的に構築された無向グラフでは、頂点の接続は、2 つの頂点に対応する通信リンク間に方向性干渉があることを意味します。
2 グラフ彩色最適化問題の解き方
グラフ彩色問題は代表的な非決定性多項式問題（NP問題）です。
近似解のアルゴリズムの提案
| アルゴリズム | 原理 | 評価 | シーン |
|---|---|---|---|
| 発見的アルゴリズム | シェーディングされていない頂点を開始頂点としてランダムに選択します。反復の各ラウンドでは、新しい色が色付けに使用されます。色付けの順序は、調査された頂点に隣接するすべての頂点が現在のラウンドで色付けされていない限り、開始頂点からグラフ内の色付けされていない各頂点を検査することです。 2 番目のラウンドに対応する色は、調査中の頂点の現在のラウンドに対応する色です。すべての頂点がシェーディングされるまで続けます。 | 計算量が少なく、局所最適に陥りやすく、結果のボラティリティが大きい | ネットワークリソースは十分であり、リソース割り当て計画を迅速に取得できます |
| 貪欲なアルゴリズム | ヒューリスティック アルゴリズムを使用してすべての頂点を最初の頂点としてトラバースし、最小数の色を必要とする配色を見つけます。 | 高い計算の複雑さを犠牲にして | ネットワーク リソースは比較的逼迫しており、コンピューティング リソースは通信リソースと交換されます |
3 カラーリング結果をリソース割り当てに変換する方式
上記のアルゴリズムで得られたノードカラー番号を、通信リンクに割り当てられたリソースブロック座標に変換します。
同じ色のノードは、同じ時間-周波数リソースを再利用します。
アクセス遅延を低減するために、周波数リソースが優先的に割り当てられます。
参考文献
[1] Gong Guangwei、Xie Tian、Zhao Haitao、Wei Jibo. グラフの色付けに基づく大規模 UAV スウォームの 3D ネットワーク リソース割り当てのアルゴリズム [J/OL]. 信号処理: 1-11 [2022-07- 26].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2406.TN.20220130.1559.012.html