[論文レビュー] Beamforming for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer in Two-Way Relay Channels

Wei Wang, Rui Wang+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 14, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 22被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、同時無線情報・電力伝送（SWIPT）を用いた双方向リレーアーキテクチャにおいて、アンプ・アンド・フォワード（AF）、DF-XOR、DF-SUPのリレーリング戦略を用いて、ビームフォーミングとパワー スプリッティング（PS）の最適化フレームワークを提案する。非凸問題をビームフォーミングとPS比のサブプロブレムに分離することで、QoS制約およびリレーパワー制約のもとで最適なエネルギー効率を達成し、数値結果により、適応的戦略選択と重み係数選択による顕著な性能向上を示している。

ABSTRACT

This paper studies simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) systems in two-way relaying (TWR) channels. Here, two source nodes receive information and energy simultaneously via power splitting (PS) from the signals sent by a multi-antenna relay node. Our objective is to maximize the weighted sum of the harvested energy at two source nodes subject to quality of service (QoS) constraints and the relay power constraints. Three well-known and practical two-way relay strategies are considered, i.e., amplify-and-forward (AF), bit level XOR based decode-and-forward (DF-XOR) and symbol level superposition coding based DF (DF-SUP). For each relaying strategy, we formulate the joint energy transmit beamforming and PS ratios optimization as a nonconvex quadratically constrained problem. To find a closed-form solution of the formulated problem, we decouple the primal problem into two subproblems. In the first problem, we intend to optimize beamforming vector for a given PS ratio. In the second subproblem, we optimize the PS ratio with a given beamforming vector. It is worth noting that although the corresponding subproblem are nonconvex, the optimal solution of each subproblem can still be found by using certain techniques. We provide numerical results that demonstrate the advantage of adapting the different relaying strategies and weighted factors to harvest energy in two-way relaying channel.

研究の動機と目的

• 双方向リレーアーキテクチャにおけるエネルギー制約のあるソースノードの課題に対処し、マルチアンテナリレータを介して情報とエネルギーの同時伝送を可能にする。
• 2つのソースノードにおける回収エネルギーを最大化するため、連携ビームフォーミングとパワー スプリッティング（PS）比最適化フレームワークを設計する。
• 最適化プロセスにおいて、品質保証（QoS）制約およびリレータ送信パワー制限を満たすことを保証する。
• SWIPTフレームワーク下で、実用的な3つのリレーリング戦略（AF、DF-XOR、DF-SUP）を比較し、性能のトレードオフを調査する。
• 非凸問題を解くために、ビームフォーミングベクトルとPS比を別々に最適化する分離型最適化アプローチを開発する。

提案手法

• 各リレーリング戦略（AF、DF-XOR、DF-SUP）について、連携ビームフォーミングとPS比最適化を非凸な二次制約付き問題として定式化する。
• 主問題を2つのサブプロブレムに分解する：固定されたPS比のもとでのビームフォーミング最適化、および固定されたビームフォーミングベクトルのもとでのPS比最適化。
• 各非凸サブプロブレムを解く解析的手法を適用し、最適ビームフォーミングベクトルおよびPS比の閉形式解を導出する。
• SINR制約とパワー予算制約を用いて、最適PS比の式を導出し、$0 < \rho^* < 1$ を満たすようにする。
• SINR制約の同値変換を用いて、最適PS比を個々のユーザーのQoS要件から導かれる2つの上界の最小値として表現する。
• 異なるリレーリング戦略および重み係数の下での性能を比較する数値結果により、解の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 QoS制約およびパワー制約のもとで、双方向リレーアーキテクチャにおけるSWIPTシステムにおいて、ビームフォーミングとパワー スプリッティング比をどのように連携して最適化すれば、エネルギー回収を最大化できるか？
• RQ2 AF、DF-XOR、DF-SUPといった異なるリレーリング戦略を用いる場合、回収エネルギーおよびスペクトル効率の観点で、性能にどの程度の向上が見られるか？
• RQ3 重み係数の適応的選択は、SWIPT対応の双方向リレーシステムにおけるエネルギー回収とシステムスループットのトレードオフにどのように影響を与えるか？
• RQ4 各リレーリング戦略下で、非凸最適化問題におけるビームフォーミングベクトルおよびPS比の閉形式解は何か？
• RQ5 パワー予算およびQoS制約は、SWIPTシステムにおける実行可能領域および最適PS比にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案された分離型最適化アプローチにより、AF、DF-XOR、DF-SUPの3つのリレーリング戦略すべてにおいて、ビームフォーミングベクトルおよびPS比の閉形式解を成功裏に導出できた。
• 最適PS比は、$ \rho^* = \text{min}\big\lbrace 1 - \frac{\tau_1 \boldsymbol{\nu}_{1,c}^2}{E_2 P_2^* - D_2}, 1 - \frac{\tau_2 \boldsymbol{\nu}_{2,c}^2}{G_2 P_1^* - F_2} \big\rbrace $ として導出され、QoSおよびPS制約の両方を満たすことを保証する。
• 数値結果により、リレーリング戦略および重み係数の適応的選択が、双方向リレーアーキテクチャにおけるSWIPTシステムのエネルギー回収性能を顕著に向上させることを示している。
• パワー制約およびQoS制約のもとで最適なビームフォーミングとPS比を選択することで、固定または非適応的手法に比べてより高いエネルギー回収が達成される。
• さまざまなチャネル状態下でも解は頑健であり、最適PS比はSINR要件およびリレータパワー割り当てに依存する。
• 目的関数の最大値が存在するための条件として、$ a_2 - a_3 > 0 $ および $ a_2 - a_3 < -a_1 $ が導出され、$ \rho^* $ の実行可能かつ有界な解が保証される。