Mạng UAV là mạng không dây có drone (thiết bị bay không người lái, UAV) tham gia, theo một trong hai cách. Hoặc drone bay làm trạm gốc (base station) hay trạm chuyển tiếp (relay) trên không, mang vùng phủ sóng và dung lượng tới những nơi mạng mặt đất không với tới hoặc không kham nổi; hoặc drone là người dùng trên không, kết nối vào mạng di động giống như một chiếc điện thoại, và mạng phải phục vụ chúng trong không gian ba chiều.
Bối cảnh#
Từ khi có drone giá rẻ, số người dùng drone cứ tăng đều, chủ yếu vì drone rất cơ động và làm được những việc trên không mà cách khác khó làm. Giờ 5G đã cận kề, giới nghiên cứu đang tìm cách tốt hơn để chọn vị trí đặt drone, cả khi đang bay trên không lẫn khi đậu dưới mặt đất giữa các chuyến bay. Mục tiêu là cải thiện kết nối di động, đồng thời giảm độ trễ (latency) trung bình giữa thiết bị người dùng trên không và thiết bị dưới mặt đất.
A Tutorial on UAVs for Wireless Networks: Applications, Challenges, and Open Problems#
Các loại UAV#
Trong bài báo [1], các tác giả phân loại UAV (thiết bị bay không người lái) bằng một sơ đồ cây, chia nhánh dần ra thành các nhóm nhỏ hơn.
Beyond 5G with UAVs: Foundations of a 3D Wireless Cellular Network#
Giới thiệu#
- Khi drone được dùng với số lượng lớn, mạng không dây sẽ chịu ảnh hưởng đáng kể.
- Drone có thể dùng để chụp ảnh nhiệt, giao hàng, hay làm trạm gốc trên không.
- Bài báo này xét các drone người dùng bay ở tầm thấp trong không gian 3D, được phục vụ bởi các điểm truy cập (access point) đặt trên những nền tảng tầm cao, tức các UAV như khí cầu.
Bối cảnh#
- Các nghiên cứu trước đây chưa tính tới trường hợp thiết bị người dùng (UE) chính là drone đang bay.
- Các nghiên cứu trước về việc gán người dùng vào trạm (user association) trong mạng drone cũng chưa tính đến trạm gốc trên không.
Mô hình hệ thống#
- Có hai loại drone: drone bay tầm cao làm điểm truy cập, phục vụ các drone UE bay tầm thấp.
Lý thuyết vận tải#
 - Các tác giả dùng lý thuyết vận tải tối ưu (optimal transport) để quyết định mỗi drone-UE sẽ kết nối với trạm gốc trên không nào. Trong mô phỏng của họ, cách này giảm độ trễ trung bình tới 46% so với cách gán truyền thống dựa trên SINR.Đóng góp của tôi#
Facility Location Problem Approach for Distributed Drones#
Bài báo xuất phát từ hai khoảng trống: chính phủ và các cơ quan hàng không sớm muộn gì cũng sẽ giới hạn những nơi drone được cất cánh và hạ cánh, còn phần lớn nghiên cứu về drone cứ mặc định drone xuất phát từ một chỗ nào đó mà không giải thích vì sao. Chúng tôi đề xuất các trạm drone (drone port), tức những điểm cố định để drone cất cánh, hạ cánh và sạc pin, cùng một thuật toán dựa trên bài toán vị trí cơ sở (facility location problem) để chọn trạm từ một tập vị trí ứng viên, sao cho quãng đường trung bình mà drone phải bay tới các nhiệm vụ trong khu vực là ngắn nhất. Kết quả là một cách bố trí gần tối ưu, giúp giảm tổng năng lượng mà các drone tiêu thụ. Sau đó, chúng tôi áp dụng một vài thuật toán cho bài toán người bán hàng (travelling salesman problem, TSP) để tìm lộ trình ngắn nhất cho drone đi qua hết các nhiệm vụ.
Hình trên minh họa ý tưởng đó: đặt các trạm drone ở những khu vực có nhu cầu cao. Trạm to, có màu là những trạm tối ưu được chọn. Còn trạm nhỏ, tô xám là những vị trí tiềm năng nhưng không tối ưu nên bị loại.
Bài toán vị trí cơ sở (Facility Location Problem)#
Dựa vào bài toán vị trí cơ sở, ta có thể lập một bài toán tối ưu để tìm ra chỗ đặt trạm drone tốt nhất, trong giới hạn ngân sách và trong số các vị trí tiềm năng đã có.