[論文レビュー] Intelligent Reflecting Surface Meets Mobile Edge Computing: Enhancing Wireless Communications for Computation Offloading

Yang Liu, Jun Zhao+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 43被引用数 46

ひとこと要約

本論文はIRS支援無線ネットワークにおける計算オフロードを検討し、可用性検証と、モバイルデバイスのレート制約を保証しつつエッジサーバの収益を最大化する最適化フレームワークを提案します。IRSはオフロードの実現性とエッジの収益を向上させることができると示しています。

ABSTRACT

We consider computation offloading for edge computing in a wireless network equipped with intelligent reflecting surfaces (IRSs). IRS is an emerging technology and has recently received great attention since they can improve the wireless propagation environment in a configurable manner and enhance the connections between mobile devices (MDs) and access points (APs). At this point not many papers consider edge computing in the novel context of wireless communications aided by IRS. In our studied setting, each MD offloads computation tasks to the edge server located at the AP to reduce the associated comprehensive cost, which is a weighted sum of time and energy. The edge server adjusts the IRS to maximize its earning while maintaining MDs' incentives for offloading and guaranteeing each MD a customized information rate. This problem can be formulated into a difficult optimization problem, which has a sum-of-ratio objective function as well as a bunch of nonconvex constraints. To solve this problem, we first develop an iterative evaluation procedure to identify the feasibility of the problem when confronting an arbitrary set of information rate requirement. This method serves as a sufficient condition for the problem being feasible and provides a feasible solution. Based on that we develop an algorithm to optimize the objective function. Our numerical results show that the presence of IRS enables the AP to guarantee higher information rate to all MDs and at the same time improve the earning of the edge server.

研究の動機と目的

• モバイルデバイスの時間とエネルギーコストを削減するために、エッジコンピューティングにおける計算オフロードを促進する。
• 上りリンクのレートとネットワーク性能を改善するために、インテリジェント反射面を組み込む。
• レートとIRS制約の下でエッジサーバ収益を最大化する可用性評価と最適化アルゴリズムを開発する。
• IRS支援チャネルがオフロードの誘因と支払いに与える影響についての洞察を提供する。
• 情報レートとエッジサーバ利益を高めるためのIRSの利点を実証する。

提案手法

• APにエッジ計算を備えた多ユーザーIRS支援のアップリンクをモデル化し、端末は単一アンテナとする。
• レート制約下でローカル計算とエッジ計算を比較するユーティリティベースの意思決定フレームワークを定式化する。
• レートおよびIRS振幅制約の下でエッジサーバの支払いを最大化する最適化問題を導出する。
• SINR/MSE関係を用いた可用性検証手法を導入し、レート制約を評価する。
• 解が扱いやすい下界を得てIRS最適化を導くために、簡略化した問題（P2）を適用する。
• 非凸のIRS最適化問題を解くためにブロック座標降下法ベースのアプローチを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS支援チャネルは、エッジオフロード設定における全デバイスで情報レート制約を満たす実現性を改善できるか。
• RQ2 エッジサーバは有利な場合にデバイスがオフロードすることを保証しつつ、収益を最大化するためにどのように支払いを設定すべきか。
• RQ3 共有アップリンクにおけるIRS位相シフトが到達可能レートとオフロード意思決定に与える影響は何か。
• RQ4 レート制約下で支払いを最大化するための、扱いやすい最適化定式化でほぼ最適なIRS構成を得られるか。

主な発見

• IRS搭載環境は、全デバイスのレート制約を満たす実現性の確率を高める。
• IRS反射を調整しオフロードデバイスへの支払いを考慮することで、エッジサーバの収益を増やせる最適化フレームワーク。
• 提案された可用性評価手順は、レート要件が与えられた場合に十分条件と実行可能解を提供する。
• 簡略化された問題は性能の下界を与え、エッジコンピューティング文脈におけるIRS設計への実践的洞察を提供する。
• 結果は、アルゴリズムの収束が速く、IRS支援によりエッジサーバ収益が着実に増加することを示している。