Gemeinsame Ressourcenallokation und Trajektoriengestaltung für energieeffiziente UAV-unterstützte Netzwerke mit garantierter Benutzerfairness

In dieser Arbeit wird die Nutzung von Drehflügler-unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) als Luft-Basisstation untersucht, um Downlink-Datenservices für Bodenbenutzer bereitzustellen. Ziel ist es, die Energieeffizienz (EE) des UAV-unterstützten Kommunikationssystems zu maximieren und gleichzeitig die Fairness unter den Benutzern zu gewährleisten. Um dieses Ziel zu erreichen, optimieren wir gemeinsam die Leistungszuteilung, die Bandbreitenzuteilung und die Trajektoriengestaltung unter Berücksichtigung des Antriebsenergieverbrauchs der UAV, der Flugbeschränkungen der UAV und der begrenzten Kommunikationsressourcen. Da das entsprechende formulierte Problem nicht-konvex ist, gehen wir zunächst auf die Nicht-Glattheit ein und zerlegen das Problem in zwei Teilprobleme: das gemeinsame Leistungs- und Bandbreitenzuteilungsproblem sowie das Trajektoriengestaltungs-Teilproblem. Wir beweisen, dass das Teilproblem der Leistungszuteilung und Bandbreitenzuweisung quasi-konvexe fraktionale Optimierung ist. Ein iterativer Algorithmus mit geringer Komplexität, basierend auf dem Dinkelbach-Algorithmus und der Lagrange-Dualität, wird vorgeschlagen, um optimale Lösungen zu erhalten. Die aufeinanderfolgende konvexe Approximation (SCA) zusammen mit dem Dinkelbach-Algorithmus wird verwendet, um das nicht-konvexe Trajektorienoptimierungsproblem in ein konvexes zu konvertieren, um eine suboptimale Lösung für die UAV-Trajektorie zu erhalten. Durch iteratives Lösen der beiden Teilprobleme mittels Block-Koordinatenabstieg (BCD) bis zur Konvergenz wird das ursprüngliche Problem gelöst. Umfangreiche Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus nicht nur robuste Konvergenzeigenschaften aufweist, sondern auch erhebliche Verbesserungen in der System-EE erzielt, während die Benutzerfairness sichergestellt wird.