The explosive demands for high quality mobile video services have caused heavy overload to the existing cellular networks. Although the small cell has been proposed to alleviate such a problem, the network operators may not be interested in deploying numerous base stations (BSs) due to expensive infrastructure construction and maintenance. The unmanned aerial vehicles (UAVs) can provide the low-cost and quick deployment, which can support high-quality line-of-sight communications and have become promising mobile BSs. In this paper, we propose a quality-of-experience (QoE)-driven UAV-enabled pseudo-analog wireless video broadcast scheme, which provides mobile video broadcast services for ground users (GUs). Due to limited energy available in UAV, the aim of the proposed scheme is to maximize the minimum peak signal-to-noise ratio (PSNR) of GUs' video reconstruction quality by jointly optimizing the transmission power allocation strategy and the UAV trajectory. Firstly, the reconstructed video quality at GUs is defined under the constraints of the UAV's total energy and motion mechanism, and the proposed scheme is formulated as a complex non-convex optimization problem. Then, the optimization problem is simplified to obtain a tractable suboptimal solution with the help of the block coordinate descent model and the successive convex approximation model. Finally, the experimental results are presented to show the effectiveness of the proposed scheme. Specifically, the proposed scheme can achieve over 1.6dB PSNR gains in terms of GUs' minimum PSNR, compared with the state-of-the-art schemes, e.g., DVB, SoftCast, and SharpCast.

中文翻译：

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QoE-Driven UAV-Enabled 伪模拟无线视频广播：功率和轨迹的联合优化

对高质量移动视频服务的爆炸性需求导致现有蜂窝网络严重过载。尽管已经提出小小区来缓解这样的问题，但是由于昂贵的基础设施建设和维护，网络运营商可能对部署大量基站(BS)不感兴趣。无人驾驶飞行器（UAV）具有低成本和快速部署的特点，可以支持高质量的视距通信，已成为有前途的移动基站。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 在本文中，我们提出了一种体验质量（QoE）驱动的无人机启用伪模拟无线视频广播方案，该方案为地面用户（GU）提供移动视频广播服务。由于无人机中可用的能量有限，所提出的方案的目的是最大化 GU 的最小峰值信噪比 (PSNR)。通过联合优化传输功率分配策略和无人机轨迹来重建视频质量。首先，在无人机总能量和运动机制的约束下，定义了GU的重建视频质量，并将所提出的方案表述为一个复杂的非凸优化问题。然后，借助块坐标下降模型和逐次凸逼近模型，对优化问题进行简化，得到一个易于处理的次优解。最后，给出了实验结果以证明所提出方案的有效性。具体而言，与最先进的方案（例如 DVB、SoftCast 和 SharpCast）相比，所提出的方案在 GU 的最小 PSNR 方面可以获得超过 1.6dB 的 PSNR 增益。s 总能量和运动机制，并且所提出的方案被表述为一个复杂的非凸优化问题。然后，借助块坐标下降模型和逐次凸逼近模型，对优化问题进行简化，得到一个易于处理的次优解。最后，给出了实验结果以证明所提出方案的有效性。具体而言，与最先进的方案（例如 DVB、SoftCast 和 SharpCast）相比，所提出的方案在 GU 的最小 PSNR 方面可以获得超过 1.6dB 的 PSNR 增益。s 总能量和运动机制，并且所提出的方案被表述为一个复杂的非凸优化问题。然后，借助块坐标下降模型和逐次凸逼近模型，对优化问题进行简化，得到一个易于处理的次优解。最后，给出了实验结果以证明所提出方案的有效性。具体而言，与最先进的方案（例如 DVB、SoftCast 和 SharpCast）相比，所提出的方案在 GU 的最小 PSNR 方面可以获得超过 1.6dB 的 PSNR 增益。借助块坐标下降模型和逐次凸逼近模型，将优化问题简化为易于处理的次优解。最后，给出了实验结果以证明所提出方案的有效性。具体而言，与最先进的方案（例如 DVB、SoftCast 和 SharpCast）相比，所提出的方案在 GU 的最小 PSNR 方面可以获得超过 1.6dB 的 PSNR 增益。借助块坐标下降模型和逐次凸逼近模型，将优化问题简化为易于处理的次优解。最后，给出了实验结果以证明所提出方案的有效性。具体而言，与最先进的方案（例如 DVB、SoftCast 和 SharpCast）相比，所提出的方案在 GU 的最小 PSNR 方面可以获得超过 1.6dB 的 PSNR 增益。