The unmanned aerial vehicles (UAVs) are also known as drones. Recently, UAVs have attracted the next generation researchers due to their flexible, dynamic, and cost-effective deployment, etc. Moreover, the UAVs have a wide range of application domains, such as rescue operation in the remote area, military surveillance, emergency application, etc. Given the UAVs are appropriately deployed, the UAVs provide continuous and reliable connectivity, on-demand, and cost-effective features to the desired destination in the wireless communication system. Thus, the UAVs can be a great choice to deploy as a mobile relay in co-existence with the base stations (BSs) on the ground to serve the 5G wireless users. In this thesis, the UAV-assisted mobile relay (UAV-MR) in the next generation wireless networks has been studied, which also considers the UAV-MR physical layer security. The proposed system also considers one ground user, one BS on the ground, and active presence of multiple eavesdroppers, situated nearby the ground user. The locations of these nodes (i.e., the ground user, the BS, and the eavesdroppers) are considered fixed on the ground. Moreover, the locations of the eavesdroppers are not precisely known to the UAV-MR. Thus, this thesis aims to maximize the achievable secrecy rate, while the BS sends the secure information to the ground user via the UAV-MR. However, the UAV-MR has some challenges to deploy in wireless networks, such as 3D deployment, robust resource allocation, secure UAV-MR to ground communication, the channel modeling, the UAV-MR flight duration, and the UAV-MR robust trajectory design, etc. Thus, this project investigates the UAV-MR assisted wireless networks, which addresses those technical challenges to guarantee efficient UAV-MR communication. Moreover, the mathematical frameworks are formulated to support the proposed model. An efficient algorithm is proposed to maximize the UAV-MR achievable secrecy rate. Finally, the simulation results show the improved performance for the UAV-MR assisted next-generation networks.

Abstract This thesis examines radio resource management techniques for multicell multi-input single-output (MISO) downlink networks. Specifically, the thesis focuses on developing linear transmit beamforming techniques by optimizing certain quality-of-service (QoS) features, including, spectral efficiency, fairness, and throughput. The problem of weighted sum-rate-maximization (WSRMax) has been identified as a central problem to many network optimization methods, and it is known to be NP-hard. An algorithm based on a branch and bound (BB) technique which globally solves the WSRMax problem with an optimality certificate is proposed. Novel bounding techniques via conic optimization are introduced and their efficiency is illustrated by numerical simulations. The proposed BB based algorithm is not limited to WSRMax only; it can be easily extended to maximize any system performance metric that can be expressed as a Lipschitz continuous and increasing function of the signal-to-interference-plus-noise (SINR) ratio. Beamforming techniques can provide higher spectral efficiency, only when the channel state information (CSI) of users is accurately known. However, in practice the CSI is not perfect. By using an ellipsoidal uncertainty model for CSI errors, both optimal and suboptimal robust beamforming techniques for the worst-case WSRMax problem are proposed. The optimal method is based on a BB technique. The suboptimal algorithm is derived using alternating optimization and sequential convex programming. Through a numerical example it is also shown how the proposed algorithms can be applied to a scenario with statistical channel errors. Next two decentralized algorithms for multicell MISO networks are proposed. The optimization problems considered are: P1) minimization of the total transmission power subject to minimum SINR constraints of each user, and P2) SINR balancing subject to the total transmit power constraint of the base stations. Problem P1 is of great interest for obtaining a transmission strategy with minimal transmission power that can guarantee QoS for users. In a system where the power constraint is a strict system restriction, problem P2 is useful in providing fairness among the users. Decentralized algorithms for both problems are derived by using a consensus based alternating direction method of multipliers. Finally, the problem of spectrum sharing between two wireless operators in a dynamic MISO network environment is investigated. The notion of a two-person bargaining problem is used to model the spectrum sharing problem, and it is cast as a stochastic optimization. For this problem, both centralized and distributed dynamic resource allocation algorithms are proposed. The proposed distributed algorithm is more suitable for sharing the spectrum between the operators, as it requires a lower signaling overhead, compared with centralized one. Numerical results show that the proposed distributed algorithm achieves almost the same performance as the centralized one. / Tiivistelmä Tässä väitöskirjassa tarkastellaan monisoluisten laskevan siirtotien moniantennilähetystä käyttävien verkkojen radioresurssien hallintatekniikoita. Väitöskirjassa keskitytään erityisesti kehittämään lineaarisia siirron keilanmuodostustekniikoita optimoimalla tiettyjä palvelun laadun ominaisuuksia, kuten spektritehokkuutta, tasapuolisuutta ja välityskykyä. Painotetun summadatanopeuden maksimoinnin (WSRMax) ongelma on tunnistettu keskeiseksi monissa verkon optimointitavoissa ja sen tiedetään olevan NP-kova. Tässä työssä esitetään yleinen branch and bound (BB) -tekniikkaan perustuva algoritmi, joka ratkaisee WSRMax-ongelman globaalisti ja tuottaa todistuksen ratkaisun optimaalisuudesta. Samalla esitellään uusia conic-optimointia hyödyntäviä suorituskykyrajojen laskentatekniikoita, joiden tehokkuutta havainnollistetaan numeerisilla simuloinneilla. Ehdotettu BB-perusteinen algoritmi ei rajoitu pelkästään WSRMax-ongelmaan, vaan se voidaan helposti laajentaa maksimoimaan mikä tahansa järjestelmän suorituskykyarvo, joka voidaan ilmaista Lipschitz-jatkuvana ja signaali-(häiriö+kohina) -suhteen (SINR) kasvavana funktiona. Keilanmuodostustekniikat voivat tuottaa suuremman spektritehokkuuden vain, jos käyttäjien kanavien tilatiedot tiedetään tarkasti. Käytännössä kanavan tilatieto ei kuitenkaan ole täydellinen. Tässä väitöskirjassa ehdotetaan WSRMax-ongelman ääritapauksiin sekä optimaalinen että alioptimaalinen keilanmuodostustekniikka soveltaen tilatietovirheisiin ellipsoidista epävarmuusmallia. Optimaalinen tapa perustuu BB-tekniikkaan. Alioptimaalinen algoritmi johdetaan peräkkäistä konveksiohjelmointia käyttäen. Numeerisen esimerkin avulla näytetään, miten ehdotettuja algoritmeja voidaan soveltaa skenaarioon, jossa on tilastollisia kanavavirheitä. Seuraavaksi ehdotetaan kahta hajautettua algoritmia monisoluisiin moniantennilähetyksellä toimiviin verkkoihin. Tarkastelun kohteena olevat optimointiongelmat ovat: P1) lähetyksen kokonaistehon minimointi käyttäjäkohtaisten minimi-SINR-rajoitteiden mukaan ja P2) SINR:n tasapainottaminen tukiasemien kokonaislähetystehorajoitusten mukaisesti. Ongelma P1 on erittäin kiinnostava, kun pyritään kehittämään mahdollisimman pienen lähetystehon vaativa lähetysstrategia, joka pystyy takaamaan käyttäjien palvelun laadun. Ongelma P2 on hyödyllinen tiukasti tehorajoitetussa järjestelmässä, koska se tarjoaa tasapuolisuutta käyttäjien välillä. Molempien ongelmien hajautetut algoritmit johdetaan konsensusperusteisen vuorottelevan kertoimien suuntaustavan avulla. Lopuksi tarkastellaan kahden langattoman operaattorin välisen spektrinjaon ongelmaa dynaamisessa moniantennilähetystä käyttävässä verkkoympäristössä. Spektrinjako-ongelmaa mallinnetaan käyttämällä kahden osapuolen välistä neuvottelua stokastisen optimoinnin näkökulmasta. Tähän ongelmaan ehdotetaan ratkaisuksi sekä keskitettyä että hajautettua resurssien allokoinnin algoritmia. Hajautettu algoritmi sopii paremmin spektrin jakamiseen operaattorien välillä, koska se vaatii vähemmän kontrollisignalointia. Numeeriset tulokset osoittavat, että ehdotetulla hajautetulla algoritmilla saavutetaan lähes sama suorituskyky kuin keskitetyllä algoritmillakin.