[論文レビュー] Joint Offloading and Computing Optimization in Wireless Powered Mobile-Edge Computing Systems

Feng Wang, Jie Xu+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2017

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 24被引用数 24

ひとこと要約

本稿では、無線給電マルチユーザー携帯端末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ビームフォーミング、計算オフロード、およびCPU周波数割り当ての共同最適化フレームワークを提案する。凸最適化とKKT条件を活用することで、個々のユーザーの遅延制約のもとでアクセスポイント（AP）のエネルギー消費を最小化し、遅延制限付き計算タスクに対して半閉形式の最適解を導出する。

ABSTRACT

Mobile-edge computing (MEC) and wireless power transfer (WPT) have been recognized as promising techniques in the Internet of Things (IoT) era to provide massive low-power wireless devices with enhanced computation capability and sustainable energy supply. In this paper, we propose a unified MEC-WPT design by considering a wireless powered multiuser MEC system, where a multi-antenna access point (AP) (integrated with an MEC server) broadcasts wireless power to charge multiple users and each user node relies on the harvested energy to execute computation tasks. With MEC, these users can execute their respective tasks locally by themselves or offload all or part of them to the AP based on a time division multiple access (TDMA) protocol. Building on the proposed model, we develop an innovative framework to improve the MEC performance, by jointly optimizing the energy transmit beamformer at the AP, the central processing unit (CPU) frequencies and the numbers of offloaded bits at the users, as well as the time allocation among users. Under this framework, we address a practical scenario where latency-limited computation is required. In this case, we develop an optimal resource allocation scheme that minimizes the AP's total energy consumption subject to the users' individual computation latency constraints. Leveraging the state-of-the-art optimization techniques, we derive the optimal solution in a semi-closed form. Numerical results demonstrate the merits of the proposed design over alternative benchmark schemes.

研究の動機と目的

• 遅延に敏感なアプリケーションにおける多数の低消費電力IoTデバイスに持続可能な計算とエネルギー供給を提供する課題に対処すること。
• 無線電力伝送（WPT）とモバイルエッジコンピューティング（MEC）を統合し、ネットワークエッジでの自己持続的計算を可能にすること。
• 合計エネルギー消費を最小化するために、エネルギービームフォーミング、オフロード意思決定、CPU周波数、時間割り当てを同時に最適化すること。
• マルチユーザー環境におけるシステム効率を最大化するとともに、個々のユーザーの計算遅延制約を満たすこと。

提案手法

• ユーザー固有の遅延制約のもとでアクセスポイントの合計エネルギー消費を最小化する共同最適化問題を定式化する。
• 複数の単一アンテナユーザーをRF信号で給電する多アンテナAPを用いたシステムモデルを構築する。
• 上行リンクオフロードに時間分割多重アクセス（TDMA）を採用し、ローカル実行とリモート計算の間で部分的オフロードを許容する。
• 凸最適化技術とカールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を適用し、半閉形式の最適解を導出する。
• 送信ビームフォーミング、オフロードビット数、CPU周波数、時間割り当てを含む結合最適化変数を処理するため、ラグランジュ双対分解法を導入する。
• ヘシアン行列の最小固有ベクトルを用いて双対問題の部分勾配を導出し、反復的最適化を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 無線給電MECシステムにおいて、エネルギービームフォーミングと計算オフロードをどのように共同最適化することでエネルギー消費を最小化できるか？
• RQ2 厳密な遅延制約下で、ローカル計算とオフロードの最適なトレードオフは何か？
• RQ3 ユーザー固有の計算遅延制約の導入が、エネルギー効率の資源割り当て設計に与える影響は何か？
• RQ4 実用的システム制約のもとで、ビームフォーミング、オフロード、CPU周波数の共同最適化に対して半閉形式の解を導出できるか？
• RQ5 ユーザーのチャネル状態とハードウェアパrameterが、最適リソース割り当て戦略に与える影響は何か？

主な発見

• 提案された共同最適化方式は、ベンチマーク方式と比較してアクセスポイントのエネルギー消費を顕著に低減する。
• KKT条件とラムゼット・ワイ関数の逆関数を用いて、半閉形式の最適解が導出され、計算が効率的に行える。
• 各ユーザーごとの最適オフロード比は、オフロードビット数と時間割り当ての比から導かれるが、ベータ関数とチャネル利得を含む関数の逆関数として表される。
• 最適CPU周波数と時間割り当ては、ユーザーのタスクサイズ、遅延制約、収集エネルギーの可用性によって共同で決定される。
• ヘシアン行列の最小固有ベクトルに基づく部分勾配法により、最適双対解への収束が保証される。
• 数値結果から、提案方式が従来方式に比べてエネルギー効率と遅延準拠性の両面で優れていることが確認された。