[論文レビュー] A Contract-based Incentive Mechanism for Energy Harvesting-based Internet of Things

Zhanwei Hou, He Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2017

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、RFエネルギー回収に基づくIoTシステムにおけるデータアクセスポイント（DAP）とエネルギーアクセスポイント（EAP）間のエネルギー取引を可能にする、契約理論に基づくインcentiveメカニズムを提案する。タイプに応じた契約を設計することで、情報非対称性を克服し、個々の合理性とインcentive適合性を確保する。このメカニズムはDAPの期待効用と社会的福祉を最大化し、完全情報下での最適性能の85%以上を達成する。

ABSTRACT

By enabling wireless devices to be charged wirelessly and remotely, radio frequency energy harvesting (RFEH) has become a promising technology to power the unattended Internet of Things (IoT) low-power devices. To enable this, in future IoT networks, besides the conventional data access points (DAPs) responsible for collecting data from IoT devices, energy access points (EAPs) should be deployed to transfer radio frequency (RF) energy to IoT devices to maintain their sustainable operations. In practice, the DAPs and EAPs may be operated by different operators and a DAP should provide certain incentives to motivate the surrounding EAPs to charge its associated IoT device(s) to assist its data collection. Motivated by this, in this paper we develop a contract theory-based incentive mechanism for the energy trading in RFEH assisted IoT systems. The necessary and sufficient condition for the feasibility of the formulated contract is analyzed. The optimal contract is derived to maximize the DAP's expected utility as well as the social welfare. Simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed incentive mechanism.

研究の動機と目的

• EAPがエネルギー費用やチャネル状態などの私的情報を誤報する可能性があるRFEHベースのIoTシステムにおける情報非対称性に対処すること。
• EAPが契約選択を通じて自らのタイプを真実に明かすようにするインcentiveメカニズムを設計し、エネルギー取引における悪質選択問題を克服すること。
• 不完全情報下の多様なタイプのEAP環境において、DAPの期待効用と全体の社会的福祉を最大化すること。
• 情報非対称性下でも個々の合理性（IR）およびインcentive適合性（IC）制約を満たす実現可能な契約設計を開発すること。
• 提案されたメカニズムの性能を、完全情報下での最適手法および線形価格設定手法を含むベンチマークと比較して評価すること。

提案手法

• DAPは、EAPのタイプごとにカスタマイズされたエネルギー報酬ペア（契約）の集合を設計し、各タイプはエネルギー費用とチャネルゲインの独自の組み合わせに対応する。
• 契約理論を用いて悪質選択下でのインcentiveメカニズムをモデル化し、EAPが自らのタイプに適合した契約を自発的に選択することを保証する。
• DAPの期待効用を最大化する制約付き最適化問題を解くことで最適な契約を導出する。この際、IRおよびIC条件を満たす。
• IR条件は、各EAPが自らの目的の契約を選択した際に非負の効用を得ることを保証する。IC条件は、他の契約を選択することで利益を得られないことを保証する。
• EAPは私的タイプを持つ異種のエージェントとしてモデル化され、DAPは契約選択によって明らかにされたタイプを用いて私的情報を推定する。
• 経路損失、ノイズ電力、チャネルゲインなどのパラメータを用いたシミュレーションにより、スルーレットと社会的福祉を主な指標として性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DAPは、RFEHベースのIoTシステムにおいて、自己利益主義的であるEAPからエネルギー費用およびチャネルゲインといった真実の私的情報を引き出すために、どのようなインcentiveメカニズムを設計できるか？
• RQ2 情報非対称性が存在する状況下で、個々の合理性とインcentive適合性を両立させる契約構造は何か？
• RQ3 提案された契約ベースのメカニズムは、完全情報下での最適解に比べてどの程度の性能を達成できるか？
• RQ4 情報非対称性下で、社会的福祉の観点から、提案されたメカニズムは線形価格設定手法と比べてどのように異なるか？
• RQ5 チャネル品質（γ）の変化が、提案されたインcentiveメカニズムの性能に与える影響は何か？

主な発見

• 提案された契約ベースのメカニズムは、個々の合理性とインcentive適合性の両制約を満たしており、EAPが自らのタイプに適合した契約を選択することで、タイプを真実に明かすことを保証する。
• シミュレーション結果から、各EAPは自らのタイプに適合した契約を選択した場合にのみ最大効用を得ており、IC条件が満たされていることが確認された。
• 提案されたメカニズムが達成する社会的福祉は、完全情報下での最適社会的福祉の85%以上に達し、特に信号対雑音比（γ）が高くなるにつれて顕著に向上する。
• 提案されたメカニズムの性能は、完全情報下での最適解の上限に近づき、情報非対称性を効果的に克服していることを示している。
• 一方、線形価格設定手法では最適社会的福祉の50%未満にとどまり、EAPの多様性を無視した手法の非効率性が顕著に現れている。
• このメカニズムにより、DAPは契約選択を通じてEAPの私的情報（タイプ）を推定でき、エネルギー取引における悪質選択問題を効果的に解決できる。