[論文レビュー] Distributed Uplink Resource Allocation in Cognitive Radio Networks -- Part I: Equilibria and Algorithms for Power Allocation

Mingyi Hong, Alfredo García+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2011

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、単一のアクセスポイントを備えた上行リンク認知無線ネットワークにおける分散型パワー割り当てゲームを提案する。認知ユーザーは非協力的パワー制御により自身のデータレートを最大化する。本稿では、共同デコードが用いられる場合、任意のナッシュ均衡が和レート最適性を達成することを証明しており、チャネル数が増加するに従い、漸近的にFDMAに収束し、最大和レートを達成することを示している。

ABSTRACT

Spectrum management has been identified as a crucial step towards enabling the technology of a cognitive radio network (CRN). Most of the current works dealing with spectrum management in the CRN focus on a single task of the problem, e.g., spectrum sensing, spectrum decision, spectrum sharing or spectrum mobility. In this two-part paper, we argue that for certain network configurations, jointly performing several tasks of the spectrum management improves the spectrum efficiency. Specifically, our aim is to study the uplink resource management problem in a CRN where there exist multiple cognitive users (CUs) and access points (APs). The CUs, in order to maximize their uplink transmission rates, have to associate to a suitable AP (spectrum decision), and to share the channels used by this AP with other CUs (spectrum sharing). These tasks are clearly interdependent, and the problem of how they should be carried out efficiently and in a distributed manner is still open in the literature.

研究の動機と目的

• 複数のアクセスポイントを有するマルチチャネル認知無線ネットワークにおける、共同スペクトラム意思決定とスペクトラム共有問題に取り組むこと。
• 単一のアクセスポイントを想定し、上行リンクパワー割り当て問題を認知ユーザー間の非協力的ゲームとしてモデル化すること。
• ゲームの均衡特性を分析し、和レートの観点からナッシュ均衡の最適性を確立すること。
• 中央集権的調整なしにこれらの均衡に収束する分散型アルゴリズムの設計。
• 均衡がチャネル数の増加に従い、漸近的にFDMAと同等となり、システムの和レートが最大に達することを示すこと。

提案手法

• 各認知ユーザーが自身のレートを最大化するためにパワー配分ベクトルを選択する非協力的ゲームとして、上行リンクパワー割り当て問題を定式化する。
• 達成可能なレートに基づく凹関数を用いたユーティリティ関数を導入し、ゲームの報酬関数を定義することで、ナッシュ均衡の存在を保証する。
• 徐々に小さくなるステップサイズを用いた投影勾配ベースのアルゴリズムを採用し、分散的かつ均衡への収束を可能にする。
• Quasi-Fejér収束フレームワークを用いて、パワー配分ベクトルの列がナッシュ均衡の集合に収束することを証明する。
• 投影定理および凹関数の性質を用いて、極限点の収束性と最適性を確立する。
• チャネル数の増加に伴う均衡の漸近的挙動を分析し、FDMA戦略に収束することを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一アクセスポイント認知無線ネットワークにおける分散型パワー割り当てゲームのナッシュ均衡には、どのような最適性特性があるか？
• RQ2 中央集権的調整なしに、分散型アルゴリズムがこれらの均衡に収束できるか？
• RQ3 利用可能なチャネル数の増加に伴い、システム性能（和レートおよび複数アクセス方式）はどのように変化するか？
• RQ4 漸近的状態において、均衡戦略がどの条件下で周波数分割多重（FDMA）に近づくか？
• RQ5 共同デコードが用いられる場合、均衡解は全ネットワークの和レートを最大化する点で最適であるか？

主な発見

• 提案されたパワー割り当てゲームの任意のナッシュ均衡は、アクセスポイントで共同デコードが用いられる場合、和レートを最大化する意味で最適である。
• チャネル数が増加するに従い、任意のナッシュ均衡は漸近的にFDMA戦略に収束し、共同デコードがなくても最大の和レートを達成する。
• 提案された分散型投影勾配アルゴリズムは、緩い条件下でもナッシュ均衡に収束し、Quasi-Fejér解析により収束が保証される。
• アルゴリズムが生成するパワー配分の列は、ナッシュ均衡の集合にQuasi-Fejér収束するため、安定な解への収束が保証される。
• 連続するパワー配分ベクトル間の二乗差の和が収束するため、調整量が徐々に小さくなり、安定した収束が示される。
• アルゴリズムの極限点がナッシュ均衡であることが示され、レート関数の凹性により、これらの均衡は和レートに関してグローバルに最適である。