[論文レビュー] Joint Communication and Computation Optimization for Wireless Powered Mobile Edge Computing with D2D Offloading

Dixiao Wu, Feng Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2019

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、デバイス間（D2D）オフロードを用いた無線駆動型モバイルエッジコンピューティングにおける共同最適化フレームワークを提案する。多素子アンテナを備えたエネルギー送信機が、ユーザーに無線エネルギーをビームフォームすることで、ユーザーが余剰なヘルパー端末に計算タスクをオフロードできる。本手法は、交互最適化と凸緩和を用いて個々のエネルギー中立性制約下で合計計算レートを最大化し、ベンチマークと比較して顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

This paper studies a wireless powered mobile edge computing (MEC) system with device-to-device (D2D)-enabled task offloading. In this system, a set of distributed multi-antenna energy transmitters (ETs) use collaborative energy beamforming to wirelessly charge multiple users. By using the harvested energy, the actively computing user nodes can offload their computation tasks to nearby idle users (as helper nodes) via D2D communication links for self-sustainable remote computing. We consider the frequency division multiple access (FDMA) protocol, such that the D2D communications of different user-helper pairs are implemented over orthogonal frequency bands. Furthermore, we focus on a particular time block for task execution, which is divided into three slots for computation task offloading, remote computing, and result downloading, respectively, at different user-helper pairs. Under this setup, we jointly optimize the collaborative energy beamforming at ETs, the communication and computation resource allocation at users and helpers, and the user-helper pairing, so as to maximize the sum computation rate (i.e., the number of task input-bits executed over this block) of the users, subject to individual energy neutrality constraints at both users and helpers. First, we consider the computation rate maximization problem under any given user-helper pairs, for which an efficient solution is proposed by using the techniques of alternating optimization and convex optimization. Next, we develop the optimal user-helper pairing scheme based on exhaustive search and a low-complexity scheme based on greedy selection. Numerical results show that the proposed design significantly improves the sum computation rate at users, as compared to benchmark schemes without such joint optimization.

研究の動機と目的

• 低消費電力無線ネットワークにおけるエネルギー持続可能性と未利用計算リソースの課題に対処すること。
• D2Dオフロードを活用し、余剰なデバイスをヘルパーとして活用することで、無線駆動型モバイルエッジコンピューティングにおける自己持続的計算を実現すること。
• システムの計算レートを最大化するために、エネルギービームフォーミング、リソース割り当て、ユーザー-ヘルパーペアリングを共同で最適化すること。
• 効率的な電力および時間割り当てにより、アクティブユーザーおよびヘルパーノードにおけるエネルギー中立性を確保すること。
• 実用的導入を想定した低複雑度かつ最適なペアリング手法の開発

提案手法

• D2D通信のユーザー-ヘルパーペア間で直交周波数帯域を割り当てるために周波数分割多重アクセス（FDMA）を用いる。
• 時間ブロックを3つのスロットに分割する：タスクオフロード、リモート計算、結果ダウンロード（各ユーザー-ヘルパーペアごと）。
• 固定されたユーザー-ヘルパーペアリング下で、通信および計算リソース割り当て問題を解くために、交互最適化および凸最適化手法を適用する。
• ラムゼット・W関数およびカーシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を用いて、最適データレートの閉形式表現を導出する。
• 全探索を用いた最適なユーザー-ヘルパーペアリングと、低複雑度のグリーディ選択方式を開発する。
• ユーザーおよびヘルパーの両方にエネルギー中立性制約を課して、持続可能な運用を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の多素子アンテナ送信機からの協調的エネルギービームフォーミングは、分散ユーザーへのエネルギー転送効率をどのように向上させ得るか？
• RQ2 エネルギー中立性制約下で、合計計算レートを最大化するための通信および計算リソースの最適割り当ては何か？
• RQ3 D2D対応の無線駆動型MECシステムにおいて、余剰な計算能力を活用するためにユーザー-ヘルパーペアリングをどのように最適化できるか？
• RQ4 分離的または非最適設計と比較して、共同最適化による性能向上はどの程度か？
• RQ5 低複雑度ペアリング手法は、最適な全探索手法と比較して、性能およびスケーラビリティの面でどのように差異を示すか？

主な発見

• 提案された共同最適化手法は、共同設計を含まないベンチマーク手法と比較して、合計計算レートを顕著に向上させる。
• 全探索による最適なユーザー-ヘルパーペアリングは最高の性能を達成するが、グリーディ選択方式は複雑さと性能の優れたトレードオフを提供する。
• ラムゼット・W関数を用いてデータレートの閉形式解を導出でき、最適リソース割り当ての効率的計算を可能にする。
• 複数のETにおけるエネルギービームフォーミングは、エネルギー効率を向上させ、より長い計算時間と高いデータスルーブラインドを実現する。
• 本システムは、ユーザーおよびヘルパーの両方で完全なエネルギー中立性を達成し、提案されたプロトコル下で持続可能な運用が保証される。
• 数値結果は、ビームフォーミング、リソース割り当て、ペアリングの共同最適化が、従来のアプローチと比較して計算レートに顕著な向上をもたらすことを確認している。