面向蜂窝热点环境的基于临时无人机着陆坪的动态小区容量扩展方案

《IEEE Transactions on Mobile Computing》：Dynamic Cell Capacity Expansion Using Temporary UAV Landing Pads for Cellular Hotspot Environments

　　

摘要：蜂窝热点环境中用户的突然集中会因传统地面基站(BS)的有限容量而显著降低服务质量(QoS)。尽管近年来装备基站功能的无人机(UAV)已被视为一种前景广阔的临时容量增强解决方案，但大多数现有研究假设无人机在空中悬停状态下持续提供服务。由于悬停所需的高推进功率，此类方法存在严重的能量消耗和有限的服务持续时间问题。本文提出了一种基于临时无人机着陆坪的能量高效动态小区容量扩展方案。所提方法将宏小区划分为多个无人机子小区，并在每个子小区的中心部署临时着陆坪。当热点事件发生时，配备小型基站或中继功能的无人机被调度至相应的着陆坪，并以着陆状态提供无线服务。由于无人机仅在移动过程中消耗推进能量，并在服务提供期间显著降低能量消耗，所提方案大幅延长了无人机辅助通信的服务持续时间。考虑无人机电池约束的性能评估表明，与传统悬停无人机基站(UAV-BS)方案相比，所提着陆式无人机基站方案实现了约87.7%的能量节省，并将无人机服务持续时间延长了约8.8倍。此外，所提方法在持续热点情境下有效降低了阻塞率，并维持了更高的平均吞吐量。

基于临时无人机着陆坪的蜂窝热点环境动态容量扩展方案解读

一、研究背景与问题

随着无线通信技术从第五代(5G)向第六代(6G)演进，移动数据流量呈现前所未有的增长。物联网(IoT)、自动驾驶、智慧工厂、虚拟/增强现实(VR/AR)等新兴应用对高数据速率、超低时延和大规模连接提出了严苛要求。未来蜂窝网络需要支持数量庞大的用户，且需满足多样化的服务质量(QoS)需求。下一代蜂窝网络面临的主要挑战之一是临时热点环境的发生，即大量用户设备(UE)在特定地理区域内集中出现。这类情况经常出现在体育赛事、音乐会、节日庆典、购物活动、紧急场景和灾害恢复行动中。由于传统地面基站(BS)的服务容量固有有限，用户的突然集中可能导致严重的性能下降，包括吞吐量降低、丢包增加、接入延迟延长和服务阻塞。

传统解决手段包括基站密集化、小区分裂和小小区部署。这些方法虽能有效提升网络容量，但需要大量的基础设施投资和较长的部署周期。此外，热点事件通常是临时性和位置依赖性的，若按最坏流量条件设计网络，会导致资源利用率低下和成本效益差。近年来，无人机(UAV)凭借高机动性和灵活部署能力，被视为按需提供无线服务的有前景方案。无人机辅助通信已被认为是在紧急情况下增强网络韧性、在大型公共活动中改善服务质量的有效手段。然而，大多数现有研究假设无人机在悬停状态下持续提供无线服务。悬停无人机基站(UAV-BS)虽然能够动态响应热点事件，但由于维持飞行需要大量推进功率，其能量消耗过大。因此，无人机基站的运行寿命受到电池容量限制的显著约束，难以适用于长时间持续的热点场景。

二、研究内容与核心贡献

为克服上述局限，研究人员提出了一种基于临时无人机着陆坪的动态小区容量扩展方案。核心思想是将宏小区划分为多个无人机子小区，并在每个无人机子小区的中心部署临时着陆坪。当热点事件发生时，配备小型基站或中继功能的无人机被调度至对应着陆坪，以着陆状态而非悬停状态提供无线服务。这样，推进能量仅在无人机移动期间消耗，服务期间能耗显著降低，从而延长服务持续时间并提升无人机辅助通信的实用性。

论文的主要贡献包括：提出宏小区内临时无人机着陆坪部署方案以实现高效热点覆盖；开发动态无人机运行策略，根据流量需求选择性地向热点区域调度无人机基站；所提着陆式无人机基站架构通过消除服务期间的持续悬停大幅提升能量效率；考虑UAV电池约束的性能评估表明，与传统悬停式无人机基站方案相比，所提方法有效降低阻塞率并显著延长服务时长。

三、关键技术方法

研究人员采用了以下主要技术方法。第一，临时着陆坪部署算法：根据宏小区半径R与无人机服务半径r的比例关系(R=n×r)，将宏小区划分为n×n个无人机子小区，计算每个子小区的几何中心，在中心附近选择结构稳定、信号遮挡少、具备供电条件的 Elevated 结构（如建筑屋顶、路灯杆、交通信号设施）安装临时着陆坪。第二，动态无人机运行策略：地面基站实时监测活跃用户数N_u(t)与最大服务容量C_max，当N_u(t)>C_max时判定热点事件发生，定位热点所在子小区，选择最近可用无人机调度至对应着陆坪，着陆后激活基站或中继功能；当N_u(t)≤C_max时终止服务并返回待命位置。第三，性能评估采用自定义离散时间蒙特卡洛仿真，基于Python语言实现，使用NumPy进行数值计算和随机变量生成，Matplotlib用于可视化。仿真参数参考了已有文献[9]、[16]、[25]、[26]并进行了适应性修改。仿真对比了三种架构：无无人机辅助的传统地面BS、悬停式UAV-BS方案、所提着陆式UAV-BS方案。

四、研究结果

4.1 阻塞率
图1展示了不同热点持续时间下的阻塞率。随着热点持续时间增加，传统BS由于没有额外通信资源，阻塞概率显著上升。悬停式UAV-BS在初始阶段维持较低阻塞率，但随着无人机电池耗尽，阻塞概率逐渐增大。相比之下，所提着陆式UAV-BS方案始终维持最低的阻塞率，原因是能耗降低使无人机能够持续更长时间运行。

4.2 平均吞吐量
图2比较了平均用户吞吐量。传统BS在热点期间因严重拥塞而表现出最低吞吐量。悬停式UAV-BS在初始阶段提升了吞吐性能，但无人机电池耗尽后性能恶化。所提方案实现了最高平均吞吐量，因为它能够在持续热点事件中维持额外的通信服务。

4.3 无人机能量消耗
图3呈现了两种无人机辅助方案的能量消耗特性。悬停式UAV-BS因持续消耗推进能量，总能耗随服务时长快速增加。而所提着陆式UAV-BS架构仅在部署和回收阶段消耗推进能量。仿真结果表明，与悬停式方案相比，所提方案实现了约87.7%的能量节省。

4.4 无人机服务持续时间
图4展示了可实现的无人机服务时长。悬停式UAV-BS因大量推进能量需求，只能维持有限时间的通信服务。所提着陆式UAV-BS通过消除持续悬停，大幅延长了运行时间。仿真结果表明，所提架构将服务持续时间延长了约8.8倍。

五、结论与讨论

论文提出了一种基于临时无人机着陆坪的能量高效动态小区容量扩展方案，用于缓解未来蜂窝网络中的热点情境。与传统依赖持续悬停的无人机辅助通信架构不同，所提方案使配备小小区基站或中继功能的无人机在预定临时着陆坪着陆后提供无线服务。通过仅在用户数超过地面基站服务容量时激活无人机辅助通信，该方案在保持成本效益的同时有效扩展网络容量。性能评估考虑无人机电池约束，证明了所提架构的有效性：与传统悬停式方案相比，能耗降低约87.7%，运行时长延长约8.8倍，同时在持续热点情境下维持低阻塞率和高平均吞吐量。这些发现表明，所提方案为未来5G/6G网络提供了实用、可扩展且能量高效的动态容量扩展解决方案，特别适用于音乐会、体育赛事、节日庆典、紧急情况和灾害恢复等临时用户集中场景。未来研究方向包括：扩展至多无人机协作通信系统；集成基于人工智能(AI)的热点预测算法以实现主动调度；考虑城市建筑密度和视距(LoS)可用性等实际约束的着陆坪部署优化；以及利用真实无人机平台和5G/6G测试平台进行实验验证。