[論文レビュー] NOMA-Aided Mobile Edge Computing via User Cooperation

Yu‐Wen Huang, Yuan Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 31, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、非直交多重アクセス（NOMA）を活用した協調型モバイルエッジコンピューティング（MEC）フレームワークを提案する。ユーザーとヘルパーが同時にアクセスポイント（AP）にタスクをオフロードすることで、通信と計算を同時に実行可能となる。パワー、時間、タスクオフロードを統合最適化することにより、エネルギー消費を最小限に抑え、オフロードデータ量を最大化し、従来のOMAベースのシステムに比べ顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

Exploiting the idle computation resources of mobile devices in mobile edge computing (MEC) system can achieve both channel diversity and computing diversity as mobile devices can offload their computation tasks to nearby mobile devices in addition to MEC server embedded access point (AP). In this paper, we propose a non-orthogonal multiple-access (NOMA)-aided cooperative computing scheme in a basic three-node MEC system consisting of a user, a helper, and an AP. In particular, we assume that the user can simultaneously offload data to the helper and the AP using NOMA, while the helper can locally compute data and offload data to the AP at the same time. We study two optimization problems, energy consumption minimization and offloading data maximization, by joint communication and computation resource allocation of the user and helper. We find the optimal solutions for the two non-convex problems by some proper mathematical methods. Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed schemes. Some useful insights are provided for practical designs.

研究の動機と目的

• 5Gネットワークにおける大量のデバイス接続を背景に、低遅延・高スループットなコンピューティングニーズの増大に対応すること。
• APの計算過負荷と長距離伝搬遅延といった、モバイルクラウドコンピューティング（MCC）および従来のMECの限界を克服すること。
• モバイルデバイスの空き計算リソースを協調コンピューティングにより活用し、スケーラビリティと計算効率を向上させること。
• NOMAをMECに統合することで、スペクトル効率の向上と大量接続のサポートを実現すること。
• 三ノードシステム（ユーザー、ヘルパー、AP）において、通信および計算リソースを統合最適化し、エネルギー消費を最小化し、データ量を最大化すること。

提案手法

• 2スロット伝送モデルを採用：スロット1では、ユーザーがNOMAを用いて同時にヘルパーおよびAPにデータをオフロードする。
• スロット2では、ヘルパーが自身のタスクを処理し、自身の計算能力と近接性を活かして一部をAPにオフロードする。
• ユーザーおよびヘルパーのタスク分割、送信パワー、オフロード時間の共同最適化を導入し、エネルギー消費を最小化またはデータ量を最大化する。
• 非凸最適化問題を解くために、凸緩和およびラグランジュ双対分解法などの数学的技術を用いる。
• エネルギー消費最小化問題における非凸性を扱うために、D.C.（凸関数の差）プログラミング法を適用する。
• ピークパワー制限や遅延制限といった重要な制約の活性化を含む、最適なパワーおよび時間割り当ての解析的条件を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NOMAをどのように活用することで、モバイルエッジコンピューティング環境において複数ユーザーの同時タスクオフロードと計算を実現できるか？
• RQ2 協調型NOMAを活用したMECシステムにおいて、通信および計算リソースをどのように共同割り当てすればエネルギー消費を最小化できるか？
• RQ3 厳密な遅延制約を満たしつつ、システムが最大限にオフロード可能なデータ量をどのように最大化できるか？
• RQ4 従来のOMAベースのMECシステムに比べ、NOMAを活用した協調コンピューティングはどのような性能向上をもたらすか？
• RQ5 チャネル利得およびデバイスの近接性は、最適リソース割り当ておよびシステム性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたNOMAを活用した協調型MECスキームは、パワー、時間、タスクオフロードの統合最適化により顕著なエネルギー削減を実現する。
• 同じ遅延およびパワー制約下で、OMAベースの手法に比べ最大40％の追加データオフロードが可能である。
• 凸緩和およびD.C.プログラミングを用いることで、エネルギー消費最小化の最適解が導出され、近似的最適解への収束が保証される。
• オフロード時間およびパワー割り当てがチャネル利得に敏感であることが示され、APへの強いリンクが優れた性能をもたらす。
• ヘルパーがユーザーのタスクを処理・リレーすることで、ユーザーのオフロード遅延が短縮され、結果としてヘルパー自身のデータオフロードに利用可能な時間が増加する。
• シミュレーション結果により、提案スキームが従来のOMAベースのMECよりもエネルギー効率およびデータオフロード容量の両面で優れていることが確認された。