Minimizing Movement Delay for Movable Antennas via Trajectory Optimization

📄 arXiv: 2408.12813v1 📥 PDF

作者: Qingliang Li, Weidong Mei, Boyu Ning, Rui Zhang

分类: eess.SY

发布日期: 2024-08-23

备注: 6 pages,6 figures, submit to GLOBECOM 2024 Workshop - IRAFWCC

期刊: Proc. IEEE 2024 Globecom Workshops, Cape Town, South Africa, Dec. 2024, pp.213-218

DOI: 10.1109/GCWkshp64532.2024.11100705

💡 一句话要点

针对可移动天线，提出基于轨迹优化的运动延迟最小化方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 可移动天线 轨迹优化 运动延迟 连续凸逼近 无线通信

📋 核心要点

  1. 可移动天线通过调整位置重构无线信道，但移动过程会产生不可忽略的延迟，降低有效数据传输时间。
  2. 论文提出一种两阶段优化框架，先优化天线位置关联，再通过连续凸逼近调整轨迹，以最小化移动延迟。
  3. 仿真结果验证了所提轨迹优化方法能有效减少移动延迟，并为实际应用提供了参考依据。

📝 摘要（中文）

本文研究了可移动天线(MA)的轨迹优化问题，旨在减少天线移动带来的延迟。针对多个MA，在给定的二维区域内，联合优化MA与初始位置的关联以及MA从初始位置到目标位置的轨迹，以最小化天线移动的延迟，同时满足MA之间的最小距离约束。该问题是一个连续时间混合整数线性规划(MILP)问题，难以直接求解。为此，本文提出了一种两阶段优化框架，依次优化MA的位置关联和轨迹。首先，放松MA间距离约束，求解延迟最小化问题。然后，检查所得解是否满足距离约束。若不满足，则采用连续凸逼近(SCA)算法调整MA的轨迹，直到满足约束。仿真结果表明，该轨迹优化方法能有效减少移动延迟，并提供了有益的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可移动天线系统中，由于天线移动产生的延迟问题。现有方法通常忽略或简化了天线移动过程，导致实际系统性能下降。该问题需要同时考虑天线位置分配和轨迹规划，并满足天线间的最小距离约束，是一个复杂的连续时间混合整数线性规划问题。

核心思路：论文的核心思路是将原问题分解为两个阶段进行优化。首先，忽略天线间的距离约束，优化天线位置分配，得到一个初始解。然后，如果初始解不满足距离约束，则使用连续凸逼近(SCA)算法迭代调整天线轨迹，直到满足所有约束条件。这种分解策略降低了问题的复杂度，使其更容易求解。

技术框架：整体框架分为两个阶段：第一阶段是位置关联优化，目标是最小化总移动距离，可以使用线性规划求解器高效求解。第二阶段是轨迹优化，如果第一阶段的结果不满足天线间最小距离约束，则使用SCA算法迭代调整轨迹。SCA算法通过将非凸约束转化为凸约束，使得每次迭代都可以使用凸优化求解器求解。

关键创新：论文的关键创新在于提出了两阶段优化框架，将复杂的混合整数线性规划问题分解为两个相对简单的子问题。此外，使用SCA算法处理非凸的距离约束，保证了算法的收敛性。这种方法在保证性能的同时，降低了计算复杂度。

关键设计：在第一阶段，论文使用线性规划求解器求解位置关联问题。在第二阶段，SCA算法的关键在于将非凸的距离约束转化为凸约束。具体来说，论文使用一阶泰勒展开近似非凸函数，得到一个凸的上界，然后迭代求解凸优化问题，直到满足距离约束或达到最大迭代次数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的轨迹优化方法能够有效减少可移动天线的运动延迟。与传统方法相比，该方法在满足天线间最小距离约束的前提下，显著降低了天线移动所需的时间，提升了系统整体性能。具体性能提升数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无线通信、物联网、智能制造等领域，尤其是在需要频繁调整天线位置以适应动态环境的应用场景中，例如：室内无线定位、移动机器人通信、以及可重构智能表面等。通过优化天线移动轨迹，可以显著降低系统延迟，提高数据传输效率和用户体验。

📄 摘要（原文）

Movable antennas (MAs) have received increasing attention in wireless communications due to their capability of antenna position adjustment to reconfigure wireless channels. However, moving MAs results in non-negligible delay, which may decrease the effective data transmission time. To reduce the movement delay, we study in this paper a new MA trajectory optimization problem. In particular, given the desired destination positions of multiple MAs, we aim to jointly optimize their associations with the initial MA positions and the trajectories for moving them from their respective initial to destination positions within a given two-dimensional (2D) region, such that the delay of antenna movement is minimized, subject to the inter-MA minimum distance constraints in the movement. However, this problem is a continuous-time mixed-integer linear programming (MILP) problem that is challenging to solve. To tackle this challenge, we propose a two-stage optimization framework that sequentially optimizes the MAs' position associations and trajectories, respectively. First, we relax the inter-MA distance constraints and optimally solve the resulted delay minimization problem. Next, we check if the obtained MA association and trajectory solutions satisfy the inter-MA distance constraints. If not satisfied, we then employ a successive convex approximation (SCA) algorithm to adjust the MAs' trajectories until they satisfy the given constraints. Simulation results are provided to show the effectiveness of our proposed trajectory optimization method in reducing the movement delay as well as draw useful insights.