[論文レビュー] Optimal Energy Allocation for Wireless Communications with Energy Harvesting Constraints

Chin Keong Ho, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2011

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、時間変動するチャネルと確率的なエネルギー供給を伴う有限時間スパンにおけるエネルギー効率的割り当てを、動的計画法と凸最適化を用いて、スループットを最大化することを目的としている。主な結果として、完全な側情報と無制限のバッテリーストレージがある場合、最適方策は時間とともに非減少の「水位」を持つウォーター・フィリング構造に従い、階段関数を形成する。

ABSTRACT

We consider the use of energy harvesters, in place of conventional batteries with fixed energy storage, for point-to-point wireless communications. In addition to the challenge of transmitting in a channel with time selective fading, energy harvesters provide a perpetual but unreliable energy source. In this paper, we consider the problem of energy allocation over a finite horizon, taking into account channel conditions and energy sources that are time varying, so as to maximize the throughput. Two types of side information (SI) on the channel conditions and harvested energy are assumed to be available: causal SI (of the past and present slots) or full SI (of the past, present and future slots). We obtain structural results for the optimal energy allocation, via the use of dynamic programming and convex optimization techniques. In particular, if unlimited energy can be stored in the battery with harvested energy and the full SI is available, we prove the optimality of a water-filling energy allocation solution where the so-called water levels follow a staircase function.

研究の動機と目的

• 時間変動するチャネルと確率的なエネルギー供給を伴うエネルギー効率的割り当ての無線通信システムにおけるスループットを最大化すること。
• 因果的（過去および現在）と完全（過去、現在、および未来）の2種類の側情報の下での最適エネルギー割り当ての構造を分析すること。
• 実用的なヒューリスティック設計のための、最適方策の構造的性質（凹型および単調性）を導出すること。
• 小さな時間スパン（例：K=2）に対して閉形式の解を提供し、無制限のストレージ下での一般Kに対する最適方策を特徴付けること。
• 完全な側情報に比べて非常に近い性能を達成する、因果的側情報のみを用いた実用的なヒューリスティック手法を提案すること。

提案手法

• マルコフ過程としてのチャネルおよびエネルギー供給プロセスを仮定し、因果的側情報下で最適エネルギー割り当て方策をオフラインで計算するために動的計画法を用いる。
• 凸最適化技術を適用して、価値関数の凹型および最適送信パワー割り当ての単調性を証明する。
• 完全な側情報と無制限のバッテリーストレージ下で、最適方策のウォーター・フィリング解釈を導出し、時間とともに階段状に増加する水位を示す。
• 完全情報下の最適性能を近似する、因果的側情報に基づくヒューリスティック手法を導入する。
• 数学的帰納法と凹関数の性質を用いて、バッテリーステートに関して非減少となる最適送信パワー割り当てなどの構造的結果を証明する。
• 動的計画法における価値関数の再帰的表現を特徴付けるために、上界畳み込みおよび下界畳み込み演算を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間変動するチャネルとエネルギー効率的割り当てを伴う有限時間スパンの無線システムにおいて、スループットを最大化する最適エネルギー割り当て方策は何か？
• RQ2 完全な側情報（将来のチャネル状態およびエネルギー供給）が利用可能である場合と、因果的側情報（過去および現在）のみである場合とで、最適方策の構造はどのように変化するか？
• RQ3 完全な側情報下で、最適方策はウォーター・フィリング形式で表現可能か？また、時間経過に伴う水位の性質は何か？
• RQ4 最適送信パワー割り当ては、現在のバッテリーステートにどのように依存するか？また、このステートに関して単調であるか？
• RQ5 因果的側情報のみを用いたヒューリスティック手法は、完全な側情報下の最適解に比べてどの程度の性能を達成できるか？

主な発見

• 完全な側情報と無制限のバッテリーストレージがある場合、最適エネルギー割り当て方策は、時間とともに非減少の水位を持つウォーター・フィリング構造を示し、階段関数を形成する。
• 最適送信パワー割り当てはバッテリーステートに関して非減少であり、エネルギー供給の増加に伴い送信パワーが高くなることを保証する。
• K=2の時間スロットに対して、収集エネルギー、バッテリーキャパシティ、およびチャネルSINRの相対的値に依存する閉形式解が導出された。
• 価値関数および最適方策がバッテリーステートに関して凹型であることが証明され、効率的な計算と構造的解析が可能になる。
• 提案されたヒューリスティック手法は、因果的側情報のみを用いており、数値評価において完全情報下の最適解に非常に近いスループットを達成した。
• 完全な側情報下の最適方策は、チャネルおよびエネルギーの変動に対してロバストであり、実用的実装を支援する構造的性質を有することが示された。