[論文レビュー] Latency Minimization for Intelligent Reflecting Surface Aided Mobile Edge Computing

Tong Bai, Cunhua Pan+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 45被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、タスクのオフロードとIRS位相シフトを共同最適化することにより、計算遅延を最小化するインテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）支援型モバイルエッジコンピューティング（MEC）システムを提案する。ブロック座標降下法と反復最適化を用いることで、5台のデバイスと5アンテナのアクセスポイントを備えた300m半径のセルにおいて、最大20％の遅延低減を達成し、従来のIRSなしMECに比べ顕著な性能向上を示す。

ABSTRACT

Computation off-loading in mobile edge computing (MEC) systems constitutes an efficient paradigm of supporting resource-intensive applications on mobile devices. However, the benefit of MEC cannot be fully exploited, when the communications link used for off-loading computational tasks is hostile. Fortunately, the propagation-induced impairments may be mitigated by intelligent reflecting surfaces (IRS), which are capable of enhancing both the spectral- and energy-efficiency. Specifically, an IRS comprises an IRS controller and a large number of passive reflecting elements, each of which may impose a phase shift on the incident signal, thus collaboratively improving the propagation environment. In this paper, the beneficial role of IRSs is investigated in MEC systems, where single-antenna devices may opt for off-loading a fraction of their computational tasks to the edge computing node via a multi-antenna access point with the aid of an IRS. Pertinent latency-minimization problems are formulated for both single-device and multi-device scenarios, subject to practical constraints imposed on both the edge computing capability and the IRS phase shift design. To solve this problem, the block coordinate descent (BCD) technique is invoked to decouple the original problem into two subproblems, and then the computing and communications settings are alternatively optimized using low-complexity iterative algorithms. It is demonstrated that our IRS-aided MEC system is capable of significantly outperforming the conventional MEC system operating without IRSs. Quantitatively, about $20~\%$ computational latency reduction is achieved over the conventional MEC system in a single cell of a $300~ m{m}$ radius and $5$ active devices, relying on a $5$-antenna access point.

研究の動機と目的

• 無線チャネル状態が不良な状況、特にセル端部デバイスにおいて高い計算遅延を引き起こすモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムの課題に対処する。
• 従来のMECの限界を克服するため、インテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）を活用して信号伝搬を強化し、オフロードの信頼性を向上させる。
• 単一デバイスおよび複数デバイスのMECシナリオにおいて、タスクオフロードとIRS位相シフトの共同最適化を通じてエンドツーエンド遅延を最小化する。
• エッジコンピューティング容量やIRS位相シフト制限などの実用的制約をシステム設計に組み込む。
• 非凸最適化問題に起因する共同通信および計算リソース割り当てを、低複雑性で効率的に解ける反復アルゴリズムを開発する。

提案手法

• IRS支援上行オフロードを伴う単一および複数デバイスMECシステムにおける遅延最小化問題を定式化する。
• ブロック座標降下（BCD）を用いて元の非凸問題を2つの部分問題に分解する：1つは計算リソース割り当て、もう1つは位相シフト最適化。
• アクセスポイントの送信ビームフォーミングベクトルとIRSの位相シフトを交互に最適化する反復アルゴリズムを適用する。
• 非凸性を扱うために位相シフト最適化部分問題に対して凸緩和技術を適用し、KKT条件を用いて効率的な解法を可能にする。
• チャネル状態とデバイスの能力に応じた最適タスクオフロードおよびエッジコンピューティングレートの閉形式表現を導出する。
• エッジコンピューティング容量、位相シフト（0から2π）、非負のリソース割り当て変数の制約を満たすように妥当性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRSの導入は、リソースが限られたデバイスを搭載するモバイルエッジコンピューティングシステムにおける計算遅延をどのように低減できるか？
• RQ2 実用的ハードウェア制約下で、IRS支援MECシステムにおけるローカルコンピューティングとリモートオフロードの最適トレードオフは何か？
• RQ3 IRS位相シフトとビームフォーミングゲインは、どのようにMECシステムのスペクトル効率およびエネルギー効率を向上させるか？
• RQ4 複数デバイス環境において、IRS支援MECは従来のIRSなしMECに比べてどの程度の性能向上を達成するか？
• RQ5 非凸制約下で、通信および計算リソースの共同最適化をどのように効率的に解けるか？

主な発見

• 提案されたIRS支援MECシステムは、5台のアクティブデバイスを有する300m半径のセルにおいて、従来のMECシステムと比較して約20％の計算遅延低減を達成する。
• タスクオフロードとIRS位相シフトの共同最適化は、直接チャネル状態が不良なセル端部ユーザーにおいて特に顕著にオフロード成功確率を向上させる。
• ブロック座標降下（BCD）に基づく反復アルゴリズムは、非凸最適化問題に対して効率的に収束し、低複雑性の解法を提供する。
• 本システムは、IRSが仮想アレイゲインと反射支援ビームフォーミングゲインを効果的に向上させ、信号対インターーフェアレンスプラスノイズ比（SINR）を改善できることを示している。
• 遅延最小化のための最適タスクオフロード割合は、デバイスの計算速度、チャネルレート、タスクサイズに依存する閉形式で導出可能である。
• 提案手法は部分問題において厳密な凸性を保証しており、KKT条件を用いた信頼性の高い収束と最適解の達成を可能にする。