[論文レビュー] Measurement Based Impromptu Deployment of a Multi-Hop Wireless Relay Network

Arpan Chattopadhyay, Marceau Coupechoux+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 15, 2013

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 10被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、未知でランダムに分布する視線路環境下におけるマルチホップ無線リレーネットワークの測定に基づく逐次的展開戦略を提案する。マーカフ決定過程（MDP）を用いて、合計消費電力とリレーノード数のトレードオフを最小化するしきい値に基づく最適方策を導出し、マルチホップスキッピングを許容することでシステムコストが低下することを示している。

ABSTRACT

We study the problem of optimal sequential ("as-you-go") deployment of wireless relay nodes as a person walks along a line of random length (with a known distribution). The objective is to create an impromptu multihop wireless network for connecting a packet source to be placed at the end of the line with a sink node located at the starting point, to operate in the light traffic regime. As the deployment person walks along the line from the sink towards the source, at every step, he measures the channel quality to one (or more) previously placed relays, and places the relay nodes based on these measurements, so as to minimize either the sum power or the maximum power from the source to the sink node in the resultant network, subject to a constraint on the expected number of relays placed. For each of these two objectives, two different relay selection strategies are considered: (i) each relay communicates with the sink via its immediate previous relay, (ii) the communication path can skip some of the deployed relays. With appropriate modeling assumptions, we formulate each of these problems as a Markov decision process (MDP). We provide the optimal policy structures for all these cases, and provide illustrations, via numerical results, for some typical parameters.

研究の動機と目的

• ソースからシンクを接続するため、長さが未知の直線上に、測定に基づく即時のリレーノード展開を可能にする。
• 低交通状態下で、期待される合計電力（または最大電力）と展開されたリレーノード数の線形結合を最小化する。
• 問題を2つのリレーノード選択戦略（i）逐次フォワーディングおよび（ii）マルチホップスキッピング）を想定したマーカフ決定過程（MDP）としてモデル化する。
• 路損およびシャドウイングによる確率的チャネル変動の下で、特にしきい値に基づく意思決定ルールである最適方策の構造的性質を導出する。
• 厳密な1ホップフォワーディングと比較して、リレーパathスキッピングを許容することによる性能向上を評価する。

提案手法

• 状態空間を位置、測定された送信電力、およびこれまでに観測された最大電力で定義した有限ホライズン総コストMDPとしてリレーデプロイ問題を定式化する。
• 各リンクに必要な送信電力を、路損およびシャドウイングを捉える確率変数としてモデル化し、分布は既知であると仮定する。
• 価値反復を用いて最適方策を導出し、2つのリレーノード選択戦略における電力および位置の両方でしきい値方策である構造的性質を証明する。
• 2つの目的を検討する：期待される合計電力の最小化と期待される最大電力の最小化、それぞれが2つのリレーノード選択モードに対応する。
• 確率的単調性および動的計画法を用いて、最適方策が電力および位置においてしきい値方策であることを確立する。
• 数値シミュレーションを用いて、典型的なパラメータ下での方策の挙動と性能向上を図示する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 未知の長さの直線上に、エネルギーコストとリレーノード数のトレードオフを最小化するように、リレーノードを逐次的に配置する最適方策は何か？
• RQ2 中間のリレーノードをスキップするマルチホップ通信を許容することで、厳密な1ホップフォワーディングと比較して、総システムコストはどのように変化するか？
• RQ3 最適リレーノード配置方策が測定電力および距離の観点でしきい値方策となる条件は何か？
• RQ4 目的関数の選択（合計電力対最大電力）に応じて、最適方策の構造的性質（例：単調性、凹性）はどのように変化するか？
• RQ5 測定に基づく適応的展開と固定またはヒューリスティック戦略とを比較した場合、どの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• 最適リレーデプロイ方策は、測定された送信電力および位置の両方においてしきい値方策であり、展開済みリレーノード数が増加するにつれてしきい値も増加する。
• 展開済みリレーノードをスキップする通信経路を許容することで、数値結果によりシステムコストが低減することが確認された。
• 期待される合計電力と期待される最大電力の目的関数は、それぞれ異なる最適方策をもたらし、後者は高電力リンクを減らす傾向がある。
• 価値関数が主要な状態変数に関して増加的かつ凹型であることが示され、しきい値方策の存在を裏付ける。
• リレーノード配置のしきい値は、コストトレードオフパラメータθに依存し、θが大きいほどリレーノード数を減らし、1リンクあたりの電力を高める傾向がある。
• 数値結果により、最適方策が特にシャドーイングが強い環境下で、ヒューリスティック代替戦略と比較して顕著にシステムコストを低減することが示された。