[論文レビュー] Energy-efficient Resource Allocation for Mobile Edge Computing Aided by Multiple Relays

Xiang Li, Rongfei Fan+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2020

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 23被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、全エネルギー消費を最小化するために、複数のリレーノードを用いたモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおけるエネルギー効率の良いリソース割り当てを提案する。DF-TDMA、DF-FDMA、およびアンプリファイアンドフォワード（AF）リレーリングモードの非凸最適化問題を定式化し、凸緩和、単調最適化、逐次凸近似（SCA）を用いて最適または収束解を達成する。数値結果により、すべてのモードで顕著なエネルギー削減が確認された。

ABSTRACT

In this paper, we study a mobile edge computing (MEC) system with the mobile device aided by multiple relay nodes for offloading data to an edge server. Specifically, the modes of decode-and-forward (DF) with time-division-multiple-access (TDMA) and frequency-division-multiple-access (FDMA), and the mode of amplify-and-forward (AF) are investigated, which are denoted as DF-TDMA, DF-FDMA, and AF, respectively. Our target is to minimize the total energy consumption of the mobile device and multiple relay nodes through optimizing the allocation of computation and communication resources. Optimization problems under the three considered modes are formulated and shown to be non-convex. For DF-TDMA mode, we transform the original non-convex problem to be a convex one and further develop a low computation complexity yet optimal solution. In DF-FDMA mode, with some transformation on the original problem, we prove the mathematical equivalence between the transformed problem in DF-FDMA mode and the problem under DF-TDMA mode. In AF mode, the associated optimization problem is decomposed into two levels, in which monotonic optimization is utilized in upper level and successive convex approximation (SCA) is adopted to find the convergent solution in the lower level. Numerical results prove the effectiveness of our proposed methods under various working modes.

研究の動機と目的

• 複数のリレーノードを備えたモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおける全エネルギー消費を最小化すること。
• リレーベースのオフロードを伴うMECにおけるリソース割り当て問題の非凸性に対処すること。
• DF-TDMA、DF-FDMA、およびAFの3つのリレーリングモードについて、低複雑性で最適または収束する解法を開発すること。
• さまざまなチャネルおよびシステム条件における提案手法の性能向上を評価すること。

提案手法

• 変数変換を用いて非凸なDF-TDMA問題を凸問題に変換し、凸最適化を適用して最適解を得る。
• 変数変換を用いてDF-FDMA問題とDF-TDMA問題の数学的同等性を証明し、DF-TDMAの解法手法を再利用可能であることを示す。
• AFモードの問題を2段階に分解する：上位段階で単調最適化を、下位段階で逐次凸近似（SCA）を用いて収束を達成する。
• SCAにおいて対数項の一次凸近似を用い、妥当性を保ちながら反復的に解を改善する。
• 一次テイラー展開に基づくサロゲート関数を用い、元の目的関数の下界を保証することで、SCAプロセスにおける単調減少を確保する。
• 各反復におけるサロゲート問題の目的関数が元の問題の下界であることを証明することで、SCA法の収束性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるリレーリングプロトコル下で、複数のリレーノードを備えたMECシステムにおけるエネルギー消費をどのように最小化できるか？
• RQ2 DF-TDMAおよびDF-FDMAモードにおける非凸最適化問題を、最適解を得られる凸形式に変換できるか？
• RQ3 非凸なAFモードのリソース割り当て問題を解くために最も効果的なアプローチは何か？
• RQ4 さまざまなリレーリングモードにおいて、提案手法はエネルギー効率および計算複雑性の観点でどのように比較されるか？

主な発見

• DF-TDMA問題は凸問題に変換され、低複雑性の最適解が得られる。
• DF-FDMA問題は数学的にDF-TDMA問題と同等であり、同じ解法手法を再利用可能である。
• AFモードの解法は逐次凸近似（SCA）により収束し、コーシーの定理とサロゲート関数解析を用いて収束性が証明された。
• 数値結果により、さまざまなチャネルおよびシステム条件下で、DF-TDMA、DF-FDMA、およびAFの3つのリレーリングモードすべてにおいて顕著なエネルギー削減が確認された。
• AFモードにおけるSCAベースの手法は、目的関数の単調減少を保証し、解の列が停留点に収束することがわかった。
• 特にチャネル状態が不良な場合や高いデータオフロード要件がある場合、提案手法はベースライン手法を上回るエネルギー効率を達成した。