[論文レビュー] Energy Harvesting-Aided Spectrum Sensing and Data Transmission in Heterogeneous Cognitive Radio Sensor Network

D. H. Zhang, Zhigang Ren+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2016

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing参考文献 37被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、エネルギー効率の高い認知无线电波センサーネットワーク（HCRSNs）における統合的リソース割り当てフレームワークを提案する。エネルギー回収（EH）と認知无线电波（CR）機能を統合し、スケジューリングセンサのスケジューリングとデータセンサの送信（時間、電力、周波数帯割り当て）を共同最適化することで、スケジューリングの利用可能性を最大化し、データセンサのエネルギー消費を最小限に抑える。シミュレーションによる検証で、顕著なエネルギー節約とネットワーク持続可能性の向上が確認された。

ABSTRACT

The incorporation of Cognitive Radio (CR) and Energy Harvesting (EH) capabilities in wireless sensor networks enables spectrum and energy efficient heterogeneous cognitive radio sensor networks (HCRSNs). The new networking paradigm of HCRSNs consists of EH-enabled spectrum sensors and battery powered data sensors. Spectrum sensors can cooperatively scan the licensed spectrum for available channels, while data sensors monitor an area of interest and transmit sensed data to the sink over those channels. In this work, we propose a resource allocation solution for the HCRSN to achieve the sustainability of spectrum sensors and conserve energy of data sensors. The proposed solution is achieved by two algorithms that operate in tandem, a spectrum sensor scheduling algorithm and a data sensor resource allocation algorithm. The spectrum sensor scheduling algorithm allocates channels to spectrum sensors such that the average detected available time for the channels is maximized, while the EH dynamics are considered and PU transmissions are protected. The data sensor resource allocation algorithm allocates the transmission time, power and channels such that the energy consumption of the data sensors is minimized. Extensive simulation results demonstrate that the energy consumption of the data sensors can be significantly reduced while maintaining the sustainability of the spectrum sensors.

研究の動機と目的

• スケジューリングセンサが頻繁なスケジューリングにより高いエネルギー消費を示す一方で、データセンサがエネルギー制約に直面するHCRSNにおけるエネルギー不均衡を是正すること。
• 動的なエネルギー回収とプライマリユーザー（PU）の送信保護を考慮することで、EH対応スケジューリングセンサの持続可能性を確保すること。
• 送信時間、電力、周波数帯割り当ての効率的割り当てにより、バッテリー駆動のデータセンサのエネルギー消費を最小限に抑えること。
• 複数のスケジューリングセンサ間での協調スケジューリングを活用し、スケジューリングの正確性と信頼性を向上させること。
• 変動するエネルギー回収レートとチャネル利用可能性に応じて、リアルタイムかつ適応的に反応するリソース割り当て戦略を開発すること。

提案手法

• エネルギー回収のダイナミクスとPU保護を考慮し、スケジューリングセンサに周波数帯を割り当てるスケジューリングアルゴリズムを設計し、平均して検出可能な利用可能時間の最大化を目的とする。
• データセンサリソース割り当て（DSRA）アルゴリズムは、QoS制約とエネルギー制約の下で、送信時間、電力、周波数帯割り当てを共同最適化し、エネルギー消費を最小化する。
• DSRA問題は、交互最適化により解ける二重凸最適化問題として定式化される。送信時間を固定すると電力に関する凸問題となり、逆に電力を固定すると時間に関する凸問題となる。
• プライマリユーザーの指数分布に従うON/OFF周期に基づいて、衝突確率モデルを導出することで、スケジューリング中にPUの保護を確保する。
• 実用的解決策として、送信電力と時間の共同割り当て（JTPA）アルゴリズムを提案。固定電力方式に比べて優れた性能を示す。
• シミュレーションモデルは、レイリー fading、シャドウイング、時間変動するEHレート、動的スケジューリングしきい値といった現実的パラメータを組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー回収のダイナミクスとPU保護を尊重しつつ、スケジューリングセンサをどのようにスケジューリングすれば、ライセンス済み周波数帯の平均検出可能時間の最大化が可能になるか？
• RQ2 送信時間、電力、周波数帯の共同割り当て戦略は、バッテリー駆動のデータセンサのエネルギー消費をどのように最小化できるか？
• RQ3 提案された共同最適化は、固定電力送信方式に比べてエネルギー効率面でどの程度優れているか？
• RQ4 DSRA問題の二重凸定式化は、効率的かつスケーラブルなリソース割り当てをどの程度可能にするか？
• RQ5 時間変動するエネルギー回収レートと動的スケジューリングしきい値の下でも、システムはどのようにして性能を維持できるか？

主な発見

• JTPAアルゴリズムは、固定電力（p_max）方式に比べ、特に変動するデータレート要件下で、データセンサのエネルギー消費を顕著に削減する。
• 最大送信電力（p_max）が増加するにつれてエネルギー消費が低下する。これは、JTPAが最適化に利用可能なより広い電力割り当て空間を活用できることに起因する。
• スケジューリングセンサのスケジューリングアルゴリズムは、周波数帯の平均検出可能時間の最大化に成功し、スケジューリング利用効率とスケジューリング信頼性の向上を実現した。
• DSRA問題の二重凸定式化により、交互最小化による効率的かつ収束性のある最適化が可能となり、実用的導入が可能であることが保証された。
• シミュレーション結果から、提案手法がデータセンサにおける顕著なエネルギー節約を達成するとともに、スケジューリングセンサの長期的持続可能性を維持できることを確認した。
• フレームワークにより、変動するエネルギー回収レートと動的チャネル利用可能性にリアルタイムで適応可能となり、全体的なネットワーク効率の向上が図られた。