Wireless Network Demands of Data Products from Small Uncrewed Aerial Systems at Hurricane Ian

要約

ハリケーン イアン (2022 年) で収集されたデータは、小型無人航空機システム (UAS) またはドローンがネットワーク通信インフラストラクチャに課す要求を定量化し、現場のギャップを特定します。
ハリケーン カトリーナ (2005 年) 以来、災害対応にドローンの使用が増えていますが、事故指揮を通じて適切な意思決定者にドローンからデータをタイムリーに送信することには問題がありました。
米国などの国々が無線インフラストラクチャ、迅速に展開可能なノード、商用衛星ソリューションの増加に多額の投資を行っているにもかかわらず、こうした遅れは続いています。
ハリケーン イアンは、通信のニーズと能力の不一致を示すケーススタディとして機能します。
対応の最初の 4 日間で、9 つのドローン チームがフロリダ州 FL-UAS1 の指示の下、34 のミッションを飛行し、636 GB のデータを生成しました。
チームは 6 つの異なる無線通信ネットワークにアクセスできましたが、関連機関がデータを利用できるようにするには、データを最も近い無傷の緊急オペレーション センターに物理的に転送する必要がありました。
不一致の分析は、災害時のドローンのデータから意思決定までのワークフローのモデルに貢献し、ワークフロー全体にわたるワイヤレス ネットワーク通信要件を 5 つの要素で定量化します。
要因のうち 4 つ (可用性、帯域幅、バースト性、空間分布) は、ハリケーン ハービー (2017 年) とマイケル (2018 年) の分析から以前に特定されました。
この作業では、5 番目の属性としてアップロード速度が追加されます。
この分析は、ドローンの設計とエッジコンピューティングスキームを改善し、無線通信の研究開発に情報を提供することが期待されています。

要約(オリジナル)

Data collected at Hurricane Ian (2022) quantifies the demands that small uncrewed aerial systems (UAS), or drones, place on the network communication infrastructure and identifies gaps in the field. Drones have been increasingly used since Hurricane Katrina (2005) for disaster response, however getting the data from the drone to the appropriate decision makers throughout incident command in a timely fashion has been problematic. These delays have persisted even as countries such as the USA have made significant investments in wireless infrastructure, rapidly deployable nodes, and an increase in commercial satellite solutions. Hurricane Ian serves as a case study of the mismatch between communications needs and capabilities. In the first four days of the response, nine drone teams flew 34 missions under the direction of the State of Florida FL-UAS1, generating 636GB of data. The teams had access to six different wireless communications networks but had to resort to physically transferring data to the nearest intact emergency operations center in order to make the data available to the relevant agencies. The analysis of the mismatch contributes a model of the drone data-to-decision workflow in a disaster and quantifies wireless network communication requirements throughout the workflow in five factors. Four of the factors-availability, bandwidth, burstiness, and spatial distribution-were previously identified from analyses of Hurricanes Harvey (2017) and Michael (2018). This work adds upload rate as a fifth attribute. The analysis is expected to improve drone design and edge computing schemes as well as inform wireless communication research and development.

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