[論文レビュー] Optimal Fairness-Aware Time and Power Allocation in Wireless Powered Communication Networks

Zhaohui Yang, Wei Xu+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 30被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、スペクトル効率とユーザーの公平性の両方をバランスさせるように、無線駆動通信ネットワーク（WPCNs）における最適な公平性を考慮した時間および電力割り当てフレームワークを提案する。非凸な和α公平利得問題を凸問題に変換することで、時間および電力割り当ての閉形式解を導出しており、すべての利用可能な時間が使用される場合に最適な性能が達成され、公平性はαパラメータによって調整されることを示している。

ABSTRACT

In this paper, we consider the sum $α$-fair utility maximization problem for joint downlink (DL) and uplink (UL) transmissions of a wireless powered communication network (WPCN) via time and power allocation. In the DL, the users with energy harvesting receiver architecture decode information and harvest energy based on simultaneous wireless information and power transfer. While in the UL, the users utilize the harvested energy for information transmission, and harvest energy when other users transmit UL information. We show that the general sum $α$-fair utility maximization problem can be transformed into an equivalent convex one. Tradeoffs between sum rate and user fairness can be balanced via adjusting the value of $α$. In particular, for zero fairness, i.e., $α=0$, the optimal allocated time for both DL and UL is proportional to the overall available transmission power. Tradeoffs between sum rate and user fairness are presented through simulations.

研究の動機と目的

• 無線駆動通信ネットワーク（WPCNs）における和レートとユーザーの公平性のトレードオフを解消すること。ここでユーザーはダウンリンク（DL）およびアップリンク（UL）信号からエネルギーを回収する。
• システムの和レートとユーザー間の公平性の間の滑らかなトレードオフを可能にする一般化された和α公平利得最大化問題を定式化すること。
• DLおよびUL伝送におけるエネルギー回収制約のもとで、システム性能を最適化するための時間および電力割り当ての共同戦略を開発すること。
• 和α公平利得最大化問題が凸であることを証明し、最適な時間および電力割り当ての閉形式解を効率的に得られることを示すこと。

提案手法

• 本稿では、和α公平利得最大化問題を非凸最適化問題として定式化し、数学的緩和および双対性技術を用いて等価な凸問題に変換する。
• ラグランジュ双対性を適用して、凸化された問題のカールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を導出し、最適解の導出を可能にする。
• α = 0（ゼロ公平性）の場合のDLおよびULの最適時間割り当てを閉形式で導出しており、利用可能な伝送電力に比例することが示されている。
• 補完性スラックネスを満たすKKT条件を解くことで、DLおよびULフェーズにおける送信電力の最適割り当てを導出しており、閉形式の式が得られる。
• 本手法は、DLおよびULの両方で情報の同時復調とエネルギー回収を考慮しており、準静的平坦 fading 系内で干渉およびチャネルフェージングをモデル化している。
• 解は、すべての利用可能な時間を使用することで和α公平利得を最大化することを保証しており、公平性はαパラメータによって制御される。

Figure 1: System model.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 WPCNsにおいて、公平性とスペクトル効率の両方を考慮して、時間および電力をどのように共同で割り当てすれば和α公平利得を最大化できるか？
• RQ2 ユーザーがダウンリンクおよびアップリンク伝送の両方からエネルギーを回収する場合、最適な時間および電力割り当て戦略は何か？
• RQ3 WPCNsにおける一般化された和α公平利得最大化問題は、効率的に解ける凸問題に変換可能か？
• RQ4 公平性パラメータαがWPCNsにおける最適な時間および電力割り当てに与える影響は何か？
• RQ5 和α公平利得が最大化される条件は何か？また、システム性能はαの変化によってどのように変化するか？

主な発見

• WPCNsにおける和α公平利得最大化問題が凸であることが証明され、凸最適化技術を用いて効率的かつグローバルに最適な解が得られることを示した。
• α = 0（ゼロ公平性）の場合、DLおよびULの最適時間割り当ては、全体の利用可能な伝送電力に比例し、和レートを最大化することが示された。
• 最適な時間割り当ては、すべての利用可能な時間が使用される場合に達成され、時間効率が公平性を考慮した利得を最大化するために極めて重要であることが示された。
• チャネル利得、ノイズ、および公平性制約に基づいて、DLおよびULフェーズにおける最適電力割り当ての閉形式式が導出された。
• シミュレーションにより、αパラメータを調整することで和レートとユーザーの公平性の間で滑らかなトレードオフが実現され、αの値が高くなるほど公平性が優先されることが示された。
• 時間割合を固定する既存の手法やDLでのみエネルギー回収を仮定する手法と比較して、本手法は両フェーズにわたる時間および電力の共同最適化を実現し、優れた性能を示した。

Figure 2: The harvest-then-transmit protocol.