[論文レビュー] Incentive Mechanism Design for Wireless Energy Harvesting-Based Internet of Things

Zhanwei Hou, He Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2017

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 31被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、データアクセスポイント（DAP）が、プライベートコストやチャネル状態についての知識を持たない第三者的なエネルギーアクセスポイント（EAP）を募集してセンサーを充電するWireless Energy Harvesting（RFEH）ベースのIoTシステムにおけるインcentiveメカニズムを設計する。非対称情報下で、DAPがEAPのプライベートコストやチャネル状態を把握できない状況を想定し、インcentive互換性制約を用いて真実の報告を保証することで、Stackelbergゲーム手法よりも優れたDAPの期待効用と社会的福祉を達成する契約理論に基づくフレームワークを提案する。

ABSTRACT

Radio frequency energy harvesting (RFEH) is a promising technology to charge unattended Internet of Things (IoT) low-power devices remotely. To enable this, in future IoT system, besides the traditional data access points (DAPs) for collecting data, energy access points (EAPs) should be deployed to charge IoT devices to maintain their sustainable operations. Practically, the DAPs and EAPs may be operated by different operators, and the DAPs thus need to provide effective incentives to motivate the surrounding EAPs to charge their associated IoT devices. Different from existing incentive schemes, we consider a practical scenario with asymmetric information, where the DAP is not aware of the channel conditions and energy costs of the EAPs. We first extend the existing Stackelberg game-based approach with complete information to the asymmetric information scenario, where the expected utility of the DAP is defined and maximized. To deal with asymmetric information more efficiently, we then develop a contract theory-based framework, where the optimal contract is derived to maximize the DAP's expected utility as well as the social welfare. Simulations show that information asymmetry leads to severe performance degradation for the Stackelberg game-based framework, while the proposed contract theory-based approach using asymmetric information outperforms the Stackelberg game-based method with complete information. This reveals that the performance of the considered system depends largely on the market structure (i.e., whether the EAPs are allowed to optimize their received power at the IoT devices with full freedom or not) than on the information availability (i.e., the complete or asymmetric information).

研究の動機と目的

• DAPがEAPのエネルギーコストやチャネル状態のプライベート情報を把握できない状況下で、第三者的なEAPがIoTセンサーを充電するようインセンティブを提供する課題に対処する。
• 非対称情報下でDAPの期待効用を最大化するインセンティブメカニズムを設計し、EAPが自らのプライベート情報を真実に報告することを保証する。
• 経済理論を用いてDAPとEAPの階層的相互作用をモデル化することで、システム効率と社会的福祉を向上させる。
• 完全情報仮定に基づく既存のStackelbergゲームベースのアプローチが、情報非対称性によって性能が低下する問題を克服する。
• EAPとDAPが異なる主体が運営する実世界のIoT展開に実用的なフレームワークを提供する。

提案手法

• DAP（受託者）とEAP（代理人）の間の非対称情報状況をモデル化するため、契約理論を用いて問題を定式化する。
• DAPの期待効用を目的関数として定義し、EAPのプライベートタイプ（エネルギーコストとチャネル利得）を組み込む。
• インセンティブ互換性（IC）および個人的合理性（IR）制約を用いて最適な契約を導出することで、真実の報告を保証する。
• IC制約を単調性条件および束縛等式条件に簡略化し、最適化問題を容易にする。
• KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件を適用して凸最適化問題を解き、最適支払いおよびエネルギー要求の閉形式表現を導出する。
• ラグランジュ双対条件を満たし、補完性スラックネスおよびKKTの妥当性を確認することで最適性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DAPがEAPのプライベートコストやチャネル状態についての知識を持たない状況下で、どのようにして第三者的なEAPを効果的にインセンティブ化してIoTデバイスを充電させることができるか？
• RQ2 非対称情報下でDAPの期待効用を最大化する最適な契約設計は何か？
• RQ3 非対称情報が、RFEHベースのIoTシステムにおける既存のStackelbergゲームベースのインセンティブメカニズムの性能にどのように影響を与えるか？
• RQ4 エネルギー取引における非対称情報処理において、契約理論とStackelbergゲームのアプローチにどのような構造的差異があるか？
• RQ5 提案された契約フレームワークは、社会的福祉を最大化しつつ、個人的合理性とインセンティブ互換性を両立させることができるか？

主な発見

• 非対称情報は、完全情報仮定に基づくStackelbergゲームベースのインセンティブメカニズムの性能を著しく劣化させる。
• 非対称情報を想定した提案された契約理論ベースのアプローチは、完全情報下のStackelberg手法よりも、DAPの期待効用と社会的福祉の両方を上回る。
• 最適な契約は、特に単調性条件および束縛等式条件を含むインセンティブ互換性制約を通じて、EAPが自らのプライベート情報を真実に報告することを保証する。
• KKTに基づく解法により、凸最適化および補完性スラックネスの下で、最適支払いおよびエネルギー要求の閉形式表現が導出された。
• システムの性能は、情報の可用性よりも、市場構造、特にEAPが送信電力を自由に最適化できるかどうかにより敏感に影響を受ける。
• 導出された契約は、個人的合理性およびインセンティブ互換性を両方満たしており、EAPが参加を希望し、真実を報告する動機付けが保証されている。