基于平均场博弈论的密集干扰感知无人机小型蜂窝网络下行干扰管理
信号处理
2018-06-08 v1
摘要
无人机小型蜂窝(DSC)作为在各种情况下提供空对地通信服务的关键使能技术之一，近来引起了广泛关注。本文研究挂载于系留无人机(UAV)上的密集 DSC 的同信道部署问题。由于 DSC 的高度对下行性能有巨大影响，本文将下行干扰控制问题映射为高度控制问题。所有 DSC 调整其高度以改善可用的信号与干扰加噪声比(SINR)。该控制问题被建模为平均场博弈(MFG)，其中代价函数设计为将可用 SINR 与高度控制代价相结合。大量 DSC 引入的干扰通过平均场近似方法推导得出。在所提出的 MFG 框架内，推导相关的 Hamilton-Jacobi-Bellman 与 Fokker-Planck-Kolmogorov 方程以描述并解释控制策略。通过采用基于迎风格式的有限差分算法求解偏微分方程，获得最优高度控制策略。仿真展示了最优功率控制及相应的 DSC 平均场分布。数值结果还验证了所提控制策略相比均匀控制方案实现了更好的 DSC SINR 性能。
引用
@article{arxiv.1806.02727,
title = {Downlink Interference Management in Dense Interference-Aware Drone Small Cells Networks Using Mean-Field Game Theory},
author = {Zihe Zhang and Lixin Li and Wei Liang and Xu Li and Ang Gao and Wei Chen and Zhu Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.02727},
year = {2018}
}