[論文レビュー] Optimal Backpressure Scheduling in Wireless Networks using Mutual Information Accumulation

Jing Yang, Yanpei Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 12, 2011

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 15被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、無線ネットワークにおける相互情報量蓄積（MIA）を活用して、従来の1スロットデコードに比べて安定性領域を拡張する2つの動的バックプロセッサスケジューリングアルゴリズムを提案する。MIAにおける非i.i.d.な時間的依存性を分離するために仮想キューを導入することで、2番目のアルゴリズムは遅延が有界である一方で、完全な安定性領域を達成する。一方、最初のアルゴリズムは、スロットスケールTを増加させることで、漸近的に安定性領域に近づく。

ABSTRACT

In this paper we develop scheduling policies that maximize the stability region of a wireless network under the assumption that mutual information accumulation is implemented at the physical layer. When the link quality between nodes is not sufficiently high that a packet can be decoded within a single slot, the system can accumulate information across multiple slots, eventually decoding the packet. The result is an expanded stability region. The accumulation process over weak links is temporally coupled and therefore does not satisfy the independent and identically distributed (i.i.d) assumption that underlies many previous analysis in this area. Therefore the problem setting also poses new analytic challenges. We propose two dynamic scheduling algorithms to cope with the non-i.i.d nature of the decoding. The first performs scheduling every $T$ slots, and approaches the boundary of the stability region as $T$ gets large, but at the cost of increased average delay. The second introduces virtual queues for each link and constructs a virtual system wherein two virtual nodes are introduced for each link. The constructed virtual system is shown to have the same stability region as the original system. Through controlling the virtual queues in the constructed system, we avoid the non-i.i.d analysis difficulty and attain the full stability region. We derive performance bounds for both algorithms and compare them through simulation results.

研究の動機と目的

• 相互情報量蓄積（MIA）を物理層で用いる場合の最大ネットワーク容量領域を同定すること。これにより、複数スロットに跨るデコードが可能になる。
• この拡張された容量領域内に属する任意のレートベクトルを安定化する、ルーティングとスケジューリングの統合アルゴリズムを設計すること。
• 標準バックプロセッサ理論のi.i.d.仮定を破るMIAの非i.i.d.性質に起因する解析的課題に対処すること。
• 遅延とスループットのトレードオフを管理しながら、最適な安定性領域性能を達成すること。

提案手法

• Tスロットのスケジューリングアルゴリズムを導入し、スケジューリングをTスロットごとに行う。Tを大きくすることで安定性領域の境界に近づくが、平均遅延が増加する。
• 各リンクに対して仮想キューを備えた仮想システムを構築し、物理リンク1つあたり2つの仮想ノードを導入してMIAプロセスをモデル化する。
• 仮想キューを用いて、非i.i.d.なMIA問題をi.i.i.d.-に類似したシステムに変換し、標準バックプロセッサ解析を可能にする。
• リャプノフドリフト解析を用いて安定性を証明し、平均バックログおよび遅延の上限を導出する。
• 2次リャプノフ関数を用いて性能上限を導出し、期待値項を扱うためにジェンセンの不等式を適用する。
• 仮想システムが元のMIAベースのシステムと同一の安定性領域を持つことを示し、最適制御が可能であることを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1スロットデコードに代えて相互情報量蓄積（MIA）が用いられる場合、無線ネットワークの安定性領域を拡張できるか？
• RQ2 MIAによるデコードの非i.i.d.な時間的結合性を考慮すると、MIA下で全容量領域を安定化する動的スケジューリングポリシーをどのように設計できるか？
• RQ3 バックプロセッサスケジューリングにおいてMIAを用いる場合、遅延と安定性領域拡張のトレードオフはどのように変化するか？
• RQ4 仮想キューを用いて非i.i.d.なMIAプロセスを分離し、標準バックプロセッサ解析に基づく最適制御を可能にすることができるか？

主な発見

• 仮想キュー型アルゴリズムは、MIAベースのネットワークの完全な安定性領域を達成し、理論的容量領域と一致する。
• 平均バックログは、境界からの距離に反比例する定数で上界が与えられ、具体的には ≤ (2d+1)(KN(d+A_max)^2 + 2N + (2η+1)KNd)/ε である。
• Tスロットスケジューリングアルゴリズムは、Tを増加させることで安定性領域の境界に近づくが、スケジューリング周期が長くなるため、平均遅延が増加する。
• リャプノフドリフト解析により導出された性能上限は、システムの安定性を確認するとともに、遅延と領域拡張のトレードオフを定量的に示している。
• 仮想システムの構築は、元のシステムの安定性領域を保ち続けるため、非i.i.d.なMIAに対処するための仮想キューの有効性が裏付けられている。