Multi-verse technique for enhancing UAV-assisted LTE wireless communication and coverage

Abstract

[ES] La utilización de vehículos aéreos no tripulados (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) en innumerables aplicaciones e investigaciones ha sido excepcional recientemente. Los UAV han ganado mucho atractivo debido a sus características aeronáuticas únicas, así como a las aplicaciones emergentes de IoT y los avances en inteligencia artificial.

Los UAV desempeñan un papel fundamental en 5G/B5G al agregar más escalabilidad, flexibilidad y eficiencia a la comunicación y cobertura de redes inalámbricas. Los UAV pueden formar parte de muchas infraestructuras inalámbricas. Como tal, los UAV se pueden integrar en redes aerotransportadas y redes aeronáuticas ad-hoc (FANET/AANET) para proporcionar cobertura flexible, alta disponibilidad y servicios de baja latencia en diversas aplicaciones aplicaciones (por ejemplo, vigilancia/detección ambiental o minería de datos) y proporcionar apoyo para situaciones inesperadas y de emergencia (p. ej., desastres naturales).

A diferencia de las estaciones base terrestres, los UAVs pueden ajustar sus campos de visión, y por tanto, de cobertura. Además, poseen capacidades para reposicionarse dinámicamente.

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar nuevos enfoques para el despliegue eficiente y flexible de vehículos aéreos no tripulados equipados con tecnología LTE para reemplazar las costosas e inmutables estaciones base (BS). Se estudian diferentes métodos para seleccionar el número óptimo de UAVs a desplegar con el objetivo de maximizar el nivel y la calidad de cobertura LTE para un conjunto de usuarios terrestres que se encuentran en un área geográfica específica. Además, el sistema de comunicación Multiple Input Multiple Output (MIMO) se utilizará para mejorar la cobertura de radio del conjunto de UAV-BS.

Se propone una versión mejorada del algoritmo de optimización de múltiples objetivos y múltiples versos para resolver dos funciones objetivas personalizables que reflejan el nivel total de cobertura de los usuarios, así como los enlaces aire-tierra entre cada usuario y su UAV-BS.

Se utilizó un entorno de cosimulación de MATLAB y NS-3 como banco de pruebas para realizar una serie de experimentos, incluida la implementación de un conjunto de LTE UAV-BS. Además, se realiza varios análisis comparativos rigurosos sobre diferentes técnicas.

[EN] The uptake of unmanned aerial vehicles (UAVs) in countless applications and researches has recently been exceptional. UAVs have gained a lot of attractiveness due to their unique aeronautical features as well as the emerging IoT applications and the progress in artificial intelligence.

UAVs play a critical role in 5G/B5G by adding more scalability, flexibility and efficiency to wireless network communication and coverage. UAVs can ubiquitously supply many wireless infrastructures. As such, UAVs can be integrated into flying ad-hoc and airborne networks (FANETs/AANETs) to provide flexible aerial coverage, high-availability and low-latency services for many applications (e.g., environmental surveillance/sensing or data harvesting) and provide support for unexpected and emergency situations (e.g., aftermaths of natural calamities). Unlike terrestrial base stations, UAVs can dynamically adjust their coverage fields-of-view and possess dynamic repositioning capabilities.

This project aims to develop new approaches for efficient and flexible deployment of UAVs equipped with Long-Term Evolution (LTE) communication technology to replace costly and immutable Base Stations (BS). This project studies different methods to select the optimal number of UAVs to deploy with the objective of maximizing the LTE coverage level and coverage quality for a set of ground user equipment (GUEs) deployed across a targeted geographical area. Moreover, the Multiple Input Multiple Output (MIMO) communication system will be used to enhance the radio coverage of the UAV-BS swarm.

An improved version of the multi-objective multi-verse optimization algorithm is proposed to solve two customizable objective functions reflecting the total level of GUEs coverage as well as the air-to-ground links between each GUEs and its serving UAV-BS.

A MATLAB and NS-3 co-simulation environment was used as a testbed to conduct a series of test experiments including the deployment of a multitude of UAV-BS-based LTE in addition to rigorous comparative analyses against different bio-inspired evolutionary techniques.