On the UAV Communications Coverage Problem: A Black-Box Optimization Approach

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have gained prominence in a myriad of applications, including surveillance, monitoring, mapping, amongst many others. Of particular interest is the application of UAVs serving as aerial base stations (ABS). Numerous researchers have shown that in the absence of fixed infrastructure as a service provider, UAV deployment can serve as a quick, reliable, and on-demand wireless connectivity provider. Situations in which this has been addressed involve: providing service to remote locations without said fixed service infrastructure; urban areas affected by some sort of service shortage; etc. This master’s thesis is concerned with maximizing Quality of Service (QoS) with appropriate drone deployment. Optimizing UAV deployment to maximize QoS in such scenarios is a challenging task due to the high dimensionality and complex nature of the problem. The thesis presents a novel approach to address the UAV coverage problem by utilizing a black-box optimization algorithm called Set Membership Global Optimization (SMGO) that effectively balances exploitation and exploration to find a global optimizer: the drone configuration that maximized QoS. SMGO is particularly suited for this type of problems as it’s no longer necessary to have an analytic expression. In the upcoming chapters you will find the theoretical background behind SMGO and how it compares against other black-box optimization algorithms; the mathematical modeling of the optimization problem; and the experimental results. By the end of this document, it is expected to find a an optimal solution.

Gli Unmanned Aerial Vehicles (UAV), noti come droni, hanno acquisito rilevanza in una miriade di applicazioni, tra cui sorveglianza, monitoraggio, mappatura, tra molte altre. Di particolare interesse è l'applicazione dei droni come aerial base stations (ABS). Numerosi ricercatori hanno dimostrato che in assenza di un'infrastruttura fissa come fornitore di servizi, il dispiegamento dei droni può fungere da fornitore rapido, affidabile e su richiesta di connettività wireless. Situazioni in cui ciò è stato affrontato includono: fornire servizio a località remote senza tale infrastruttura fissa; aree urbane colpite da qualche tipo di carenza di servizio, ecc. Questa tesi di laurea si occupa della massimizzazione della Qualtiy of Service (QoS) mediante un adeguato dispiegamento dei droni. L'ottimizzazione del dispiegamento dei droni per massimizzare la QoS in tali scenari è una sfida complessa a causa dell'alta dimensionalità e della natura complessa del problema. La tesi presenta un approccio innovativo per affrontare il problema della copertura dei droni utilizzando un algoritmo di ottimizzazione del tipo "Set Membership Global Optimization" (SMGO) che bilancia efficacemente \textit{exploit} ed \textit{explore} per trovare un ottimizzatore globale: la configurazione di droni che massimizza la QoS. SMGO è particolarmente adatto per questo tipo di problemi poiché non è più necessario avere un'espressione analitica. Nei capitoli successivi troverete lo sfondo teorico dietro SMGO e come si confronta con altri algoritmi di ottimizzazione "black-box"; la modellizzazione matematica del problema di ottimizzazione; e i risultati sperimentali. Al termine di questo documento, ci si aspetta di trovare una soluzione ottimale.