[論文レビュー] On the Energy/Distortion Tradeoff in the IoT

Alessandro Biason, Chiara Pielli+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2017

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 30被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、凸的および交互プログラミングを用いてエネルギー消費とデータ歪みを統合最適化するTDMAベースのスケジューリング枠組みを提案する。フルなチャネル状態情報と統計的チャネル状態情報の両方の下で、最適な送信および圧縮方針を導出することで、現実的なエネルギーおよびレート歪みモデルを用いて、ネットワークライフタイムとデータ品質のバランスの取れたトレードオフを実現する。

ABSTRACT

The Internet of Things paradigm envisages the presence of many battery-powered sensors and this entails the design of energy-aware protocols. Source coding techniques allow to save some energy by compressing the packets sent over the network, but at the cost of a poorer accuracy in the representation of the data. This paper addresses the problem of designing efficient policies to jointly perform processing and transmission tasks. In particular, we aim at defining an optimal scheduling strategy with the twofold ultimate goal of extending the network lifetime and guaranteeing a low overall distortion of the transmitted data. We propose a Time Division Multiple Access (TDMA)-based access scheme that optimally allocates resources to heterogeneous nodes. We use realistic rate-distortion curves to quantify the impact of compression on the data quality and propose a complete energy model that includes the energy spent for processing and transmitting the data, as well as the circuitry costs. Both full knowledge and statistical knowledge of the wireless channels are considered, and optimal policies are derived for both cases. The overall problem is structured in a modular fashion and solved through convex and alternate programming techniques. Finally, we thoroughly evaluate the proposed algorithms and the influence of the design variables on the system performance adopting parameters of real sensors.

研究の動機と目的

• バッテリー駆動のIoTネットワークにおけるエネルギー効率とデータ歪みのトレードオフを扱う。
• ネットワークライフタイムを延長しながらデータ品質を維持するための、送信と圧縮の共同スケジューリング方針を設計する。
• エネルギーおよびデータ品質要件が異なる異種ノードを考慮する。
• 処理、送信、回路コストを含む現実的なエネルギーモデルを組み込む。
• フルなチャネル状態情報および統計的チャネル状態情報の下で最適なスケジューリング方針を導出する。

提案手法

• 衝突とアイドルリスニングを回避するためのTDMAベースのアクセス方式を提案し、効率的なリソース割り当てを可能にする。
• データ品質に与える圧縮の影響をモデル化するために、現実的なレート歪み曲線を用いる。
• 送信、処理、回路エネルギー消費コストを含む包括的なエネルギーモデルを構築する。
• フルなチャネル状態情報および統計的チャネル状態情報の両方の下で、凸的および交互プログラミング技術を用いて最適化問題を解く。
• アルゴリズム1を用いて反復的最適化を実施し、ノードごとのエネルギー割り当てを交互に更新することで歪みを最小化する。
• 厳密な凸性と代替解の確率的探索により、グローバル最小値への収束を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バッテリー駆動センサを備えた異種IoTネットワークにおいて、エネルギー消費とデータ歪みをどのように同時に最小化できるか。
• RQ2 フルなチャネル状態情報下で、エネルギー使用とデータ忠実度のバランスを取る最適なスケジューリング方針は何か。
• RQ3 統計的チャネル状態情報は、エネルギー効率的な送信および圧縮戦略の設計にどのように影響するか。
• RQ4 処理および回路エネルギー消費コストは、全体のシステム最適化にどのような影響を与えるか。
• RQ5 非厳密凸性の可能性があるにもかかわらず、提案されたアルゴリズムはどのように最適解への収束を保証するか。

主な発見

• 提案されたTDMAベースのスケジューリング方式は、異種IoTノード全体でエネルギー消費を顕著に低減するとともに、低歪みを維持する。
• 凸最適化を用いて最適なリソース割り当てが導出され、フルなチャネル状態情報および統計的チャネル状態情報の両方の下でグローバル最小値への収束が保証される。
• 実際の応用では理論的最悪ケースの複雑性にかかわらず、通常は数回の反復で急速に収束する。
• 処理および回路エネルギー消費コストは、特に低送信電力レベルにおいて、最適な圧縮および送信戦略に顕著な影響を与える。
• システム性能は送信時間と送信電力の選択に極めて敏感であり、最適点を過ぎて送信時間が延びると、歪みは初期には減少するがやがて増加する。
• 本フレームワークはチャネル不確実性に対してもロバストであり、統計的チャネル状態情報が利用可能であれば、瞬時のCSIがなくてもほぼ最適な性能を達成できる。