[論文レビュー] A Low-Complexity Algorithm for Throughput Maximization in Wireless Powered Communication Networks

Qian Sun, Gang Zhu+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 14, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、エネルギー回収とTDMAを用いた収穫してから送信するプロトコルに従う無線駆動通信ネットワーク（WPCNs）における時間割り当てのための低複雑度固定点反復アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、和スループットまたは最小スループットの最大化を目的としており、ジェンセンの不等式と反復最適化を活用することで、先行研究と比較して著しく低い計算複雑度で近似的最適性能を達成する。シミュレーションにより、収束が速く、公平性が向上することが確認された。

ABSTRACT

This paper investigates a wireless powered communication network (WPCN) under the protocol of harvest-then-transmit,where a hybrid access point with constant power supply replenishes the passive user nodes by wireless power transfer in the downlink,then each user node transmit independent information to the hybrid AP in a time division multiple access (TDMA) scheme in the uplink.The sum-throughput maximization and min-throughput maximization problems are considered in this paper.The optimal time allocation for the sum-throughput maximization is proposed based on the Jensen's inequality,which provides more insight into the design of WPCNs.A low-complexity fixed-point iteration algorithm for the min-throughput maximization problem,which promises a much better computation complexity than the state-of-the-art algorithm.Simulation results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.

研究の動機と目的

• WPCNsにおける時間割り当てのための既存のアルゴリズムの高い計算複雑度に対処すること。
• エネルギー回収とTDMAを用いた収穫してから送信するプロトコル下で、和スループットおよび最小スループットの最大化を達成すること。
• WPTベースのノードにおけるベースバンド処理のエネルギーオーバーヘッドを低減する低複雑度アルゴリズムの開発。
• 解析的導出を通じて、WPCNsにおける最適時間割り当てに関するより深い洞察を提供すること。
• エネルギー制約のある無線ネットワークにおけるユーザーの公平性とシステム効率の向上。

提案手法

• 和スループット最大化のための最適時間割り当てを導出するためにジェンセンの不等式を用い、システム設計における解析的洞察を可能にする。
• 最小スループット最大化のための固定点反復アルゴリズムを提案し、スループット制約に基づいて反復的に時間割り当てを更新する。
• 上行リンク伝送にTDMAを用いた、ハイブリッドAPとK個の受動的ユーザー・ノードを有するSISO WPCNとしてシステムをモデル化する。
• 各ユーザーが回収するエネルギーを、ダウンリンク時間、チャネル利得、送信パワーに比例するものとして定式化する。
• 各ユーザーの実現可能スループットを、上行リンク時間と回収エネルギーの関数として表現し、SNRギャップとノイズを組み込む。
• 全時間制約 ∑τ₀ + ∑τᵢ ≤ 1 を課し、パワー制約と時間制約の下で最適化問題を定式化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー回収を伴うWPCNにおいて、和スループットを最大化するための時間割り当てを最適化する方法は何か？
• RQ2 WPCNsにおける最小スループット最大化問題を効果的に解く低複雑度アルゴリズムは何か？
• RQ3 提案手法は、既存手法と比較して計算複雑度と収束速度においてどのように異なるか？
• RQ4 アルゴリズムは、個々のユーザーのスループットの観点から、どれほどユーザー間の公平性を確保できるか？
• RQ5 ジェンセンの不等式を用いることで、最適時間割り当てに関するどのような解析的洞察が得られるか？

主な発見

• 提案された固定点反復アルゴリズムは、[16]で用いられる最先端の楕円体法と比較して、著しく低い計算複雑度を達成する。
• シミュレーション結果から、ユーザー数が増加するにつれて収束がより速く、平均反復時間がはるかにゆっくりと増加することが示された。
• アルゴリズムはすべてのユーザーに対して等しい個別スループットを確保しており、最小スループット最大化における公平性が確認された。これに対して、従来手法ではスループットのばらつきが見られた。
• 和スループット最大化の解は、ジェンセンの不等式を用いた解析的に導出されており、最適時間割り当てに関するより深い洞察が得られた。
• 最小スループット最大化の目的関数は厳密に凹関数であるため、一意のグローバル最適解への収束が保証される。
• 10⁻³の精度しきい値を満たす条件下で、1000回のランダムなチャネル実現において、提案手法は高い性能と安定性を維持した。