[論文レビュー] A Cross-layer Perspective on Energy Harvesting Aided Green Communications over Fading Channels

Tian Zhang, Wei Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 23, 2012

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、長期間の平均バッファ遅延を最小化するとともに、平均グリッド電力制約を満たすエネルギーハーベスティンググリーン通信のためのクロスレイヤー最適化フレームワークを提案する。送信レートとバッテリーパワー割り当てを制約付きマルコフ決定過程（MDP）としてモデル化することで、最適ポリシーの構造的性質を導出し、低複雑度のヒューリスティックポリシーを提示する。また、特定の条件下ではグリッド電力の使用が最適であることを証明し、シミュレーションによる性能検証も実施する。

ABSTRACT

We consider the power allocation of the physical layer and the buffer delay of the upper application layer in energy harvesting green networks. The total power required for reliable transmission includes the transmission power and the circuit power. The harvested power (which is stored in a battery) and the grid power constitute the power resource. The uncertainty of data generated from the upper layer, the intermittence of the harvested energy, and the variation of the fading channel are taken into account and described as independent Markov processes. In each transmission, the transmitter decides the transmission rate as well as the allocated power from the battery, and the rest of the required power will be supplied by the power grid. The objective is to find an allocation sequence of transmission rate and battery power to minimize the long-term average buffer delay under the average grid power constraint. A stochastic optimization problem is formulated accordingly to find such transmission rate and battery power sequence. Furthermore, the optimization problem is reformulated as a constrained MDP problem whose policy is a two-dimensional vector with the transmission rate and the power allocation of the battery as its elements. We prove that the optimal policy of the constrained MDP can be obtained by solving the unconstrained MDP. Then we focus on the analysis of the unconstrained average-cost MDP. The structural properties of the average optimal policy are derived. Moreover, we discuss the relations between elements of the two-dimensional policy. Next, based on the theoretical analysis, the algorithm to find the constrained optimal policy is presented for the finite state space scenario. In addition, heuristic policies with low-complexity are given for the general state space. Finally, simulations are performed under these policies to demonstrate the effectiveness.

研究の動機と目的

• グリッド電力制約下でのエネルギーハーベスティング無線ネットワークにおける長期平均バッファ遅延の最小化。
• 上位レイヤーのバッファダイナミクスを考慮した物理層送信レートとバッテリーパワー割り当ての共同最適化。
• ランダムなデータ到着、途切れの生じるエネルギーハーベスティング、フェージングチャネルの影響を統合的にシステム性能に与える影響を考慮する。
• 実装可能性を確保しつつ近似最適性能を達成する低複雑度のヒューリスティックポリシーの開発。
• 導出されたMDPフレームワークの構造的性質に基づき、グリッド電力使用が最適である条件を証明する。

提案手法

• ランダムなエネルギー供給とチャネル状態の下で、物理層のパワーアロケーションとアプリケーション層のバッファ遅延を統合した確率的最適化問題を定式化する。
• ラグランジュ緩和を用いて制約付きMDP問題を非制約MDPに再定式化し、最適ポリシー構造を導出する。
• 状態変数としてバッファサイズ、チャネル利得、キュー状態、バッテリー残量、エネルギー到着を含む2次元MDPとしてシステムをモデル化する。
• 最適ポリシーがバッファサイズおよびバッテリーエネルギーに対して非減少であることを証明し、凸性および動的計画法の技術を用いて構造的性質を導出する。
• 正確な最適ポリシー計算のための有限状態アルゴリズムと、一般状態空間におけるヒューリスティックポリシー（2つの決定的および1つの混合）を提案する。
• さまざまなポリシー下でのシミュレーションによるフレームワークの検証を行い、遅延低減とエネルギー効率の向上を実証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギーハーベスティングネットワークにおける平均バッファ遅延を最小化するために、送信レートとバッテリーパワー割り当てをどのように共同最適化できるか。
• RQ2 ランダムなデータ到着、フェージングチャネル、途切れの生じるエネルギーハーベスティングの下で、最適ポリシーが示す構造的性質は何か。
• RQ3 グリッド電力使用が遅延とグリッド電力使用量の両方を最小化するために最適である条件は何か。
• RQ4 回路電力の包含が、送信電力のみを考慮するモデルと比較して、最適パワーアロケーション戦略にどのように影響を与えるか。
• RQ5 低複雑度のヒューリスティックポリシーは、実装可能性を維持しつつ近似最適性能を達成できるか。

主な発見

• 制約付きMDPの最適ポリシーが、ラグランジュ緩和を用いた非制約MDPを解くことと等価であることが示された。これにより、効率的な計算が可能になる。
• 最適送信レートポリシーは、バッファサイズに対して非減少であり、バックログが増加するにつれてレートを高める。
• 最適バッテリーパワー割り当てポリシーは、バッテリー残量に対して非減少であり、グリッド電力優先のグリッド電力使用（グリッド電力優先）が最適であることが証明された。
• 大きな割引率の下では、任意の固定レートポリシー下で最適ポリシーがグリッド電力割り当て戦略に収束する。
• 提案されたヒューリスティックポリシーは、最小限の複雑度で顕著な遅延低減を達成し、シミュレーションでベースライン戦略を上回った。
• シミュレーション結果は、現実的な確率的チャネルおよびエネルギー到着モデル下で、フレームワークがグリッド電力使用とバッファ遅延の両者を効果的にバランスさせられることを確認した。