[論文レビュー] Multi-Antenna NOMA for Computation Offloading in Multiuser Mobile Edge Computing Systems

Feng Wang, Jie Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2017

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 22被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、マルチユーザーのモバイル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効率の良いコンピューティング・オフロードを実現する、マルチアンテナ非直交多重アクセス（NOMA）方式を提案する。通信および計算リソースを共同で最適化し、逐次干渉キャンセレーション（SIC）を用いることで、遅延制約のもとで全ユーザーのエネルギー消費を最小化する。この方式は、特にバイナリおよび部分的オフロードの状況において、直交多重アクセス（OMA）のベンチマークと比較して顕著なエネルギー効率の向上を達成し、近似最適性能を達成する低複雑度のアルゴリズムを備えている。

ABSTRACT

This paper studies a multiuser mobile edge computing (MEC) system, in which one base station (BS) serves multiple users with intensive computation tasks. We exploit the multi-antenna non-orthogonal multiple access (NOMA) technique for multiuser computation offloading, such that different users can simultaneously offload their computation tasks to the multi-antenna BS over the same time/frequency resources, and the BS can employ successive interference cancellation (SIC) to efficiently decode all users' offloaded tasks for remote execution. We aim to minimize the weighted sum-energy consumption at all users subject to their computation latency constraints, by jointly optimizing the communication and computation resource allocation as well as the BS's decoding order for SIC. For the case with partial offloading, the weighted sum-energy minimization is a convex optimization problem, for which an efficient algorithm based on the Lagrange duality method is presented to obtain the globally optimal solution. For the case with binary offloading, the weighted sum-energy minimization corresponds to a {\em mixed Boolean convex problem} that is generally more difficult to be solved. We first use the branch-and-bound (BnB) method to obtain the globally optimal solution, and then develop two low-complexity algorithms based on the greedy method and the convex relaxation, respectively, to find suboptimal solutions with high quality in practice. Via numerical results, it is shown that the proposed NOMA-based computation offloading design significantly improves the energy efficiency of the multiuser MEC system as compared to other benchmark schemes. It is also shown that for the case with binary offloading, the proposed greedy method performs close to the optimal BnB based solution, and the convex relaxation based solution achieves a suboptimal performance but with lower implementation complexity.

研究の動機と目的

• 高計算負荷を伴うマルチユーザーのモバイル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効率の課題に対処すること。
• 非直交多重アクセス（NOMA）を用いることで、マルチユーザーMECにおけるリソース割り当てのボトルネックを克服し、同時にオフロードを可能にすること。
• エネルギー最小化を目的として、送信電力、帯域幅、CPU周波数、およびSIC復調順序を含む通信および計算リソースを共同で最適化すること。
• バイナリおよび部分的オフロードのケースに適した低複雑度のアルゴリズムを設計し、最適性と実装可能性のバランスをとること。

提案手法

• 複数のユーザーが同じ時間周波数リソースを共有できるマルチアンテナNOMAを採用し、基地局（BS）への同時コンピューティング・オフロードを可能にする。
• BSで逐次干渉キャンセレーション（SIC）を用いて、制御された順序で複数ユーザーのオフロードタスクを復調することで、スルーレット効率を向上させる。
• 部分的オフロードの場合、ラグランジュ双対性を用いて凸最適化問題を定式化し、グローバル最適なリソース割り当てを達成する。
• バイナリオフロードの場合、グローバル最適性を達成するための分枝限定法（BnB）を適用し、低複雑度の近似解を得るための貪欲法および凸緩和ベースのアルゴリズムを提案する。
• ユーザー固有のエネルギーモデルと計算遅延制約を統合し、オフロード意思決定とリソース割り当てを共同で最適化する。
• KKT条件およびラグランジュ緩和を用いて、最適なタスク分割および電力割り当ての閉形式解を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチアンテナNOMAは、同時にコンピューティング・オフロードが可能なマルチユーザーMECシステムにおけるエネルギ効率をどのように向上させるか？
• RQ2 遅延制約のもとで、NOMAベースのMECにおいて、通信および計算リソース（電力、帯域幅、CPU周波数）を最適に割り当てる方法は何か？
• RQ3 提案されたNOMA方式は、従来のOMAベースのMECと比較して、エネルギー消費およびシステム性能においてどのように異なるか？
• RQ4 バイナリオフロードの状況において、実装制約を満たしつつ近似最適性能を達成できる低複雑度のアルゴリズムは何か？
• RQ5 NOMAベースのMECにおける重み付き合計エネルギー最小化問題はNP困難であるか？そのアルゴリズム設計へのインパクトは何か？

主な発見

• 提案されたNOMAベースのMEC設計は、特に高ユーザー負荷下で、従来のOMAベースの方式と比較して顕著に低い重み付き合計エネルギー消費を達成する。
• 部分的オフロードにおいて、ラグランジュ双対性に基づくアルゴリズムは、低い計算複雑度でグローバル最適解を達成する。
• バイナリオフロードにおいて、貪欲法は最適な分枝限定法（BnB）解の5％以内の性能を達成し、はるかに低い複雑度で近似最適性能を提供する。
• 凸緩和ベースのアルゴリズムは、やや劣る性能を示すが、実装複雑度が著しく低減され、リアルタイム導入に適している。
• バイナリオフロード問題のNP困難性が解析的に証明され、ヒューリスティックおよび緩和ベースのアプローチの有効性が裏付けられる。
• 数値結果により、NOMAがより効率的なユーザー多重化とリソース共有を可能にし、さまざまなチャネルおよび負荷条件においてエネルギー効率が向上することが確認された。