[論文レビュー] Optimal Packet Scheduling in an Energy Harvesting Communication System

Jing Yang, Şennur Ulukuş|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2010

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 5被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、因果性制約のもとでエンドツーエンド遅延を最小化するため、エネルギー回収通信システムにおける最適オフラインスケジューリング方策を提案する。決定論的なデータおよびエネルギーの到着をモデル化することで、エネルギーの可用性とデータバックログの動的バランスをとる区分的定数伝送レート方策を導出し、グリーディでエネルギー・レート微分に基づく最適化フレームワークにより、可能な限り最小の配送時間を達成する。

ABSTRACT

We consider the optimal packet scheduling problem in a single-user energy harvesting wireless communication system. In this system, both the data packets and the harvested energy are modeled to arrive at the source node randomly. Our goal is to adaptively change the transmission rate according to the traffic load and available energy, such that the time by which all packets are delivered is minimized. Under a deterministic system setting, we assume that the energy harvesting times and harvested energy amounts are known before the transmission starts. For the data traffic arrivals, we consider two different scenarios. In the first scenario, we assume that all bits have arrived and are ready at the transmitter before the transmission starts. In the second scenario, we consider the case where packets arrive during the transmissions, with known arrival times and sizes. We develop optimal off-line scheduling policies which minimize the time by which all packets are delivered to the destination, under causality constraints on both data and energy arrivals.

研究の動機と目的

• 単一ユーザーのエネルギー回収通信システムにおいて、すべてのデータパケットが配信されるまでの時間を最小化すること。
• データおよびエネルギーの到着時刻と量についての決定論的知識のもとで、最適オフラインスケジューリング方策を開発すること。
• 因果性制約を満たすこと：データは到着するまで送信できないし、エネルギーは回収されるまで使用できないこと。
• 遅延を最小化するうえで、エネルギーの可用性とデータバックログのトレードオフを扱うこと。
• 到着に関する完全な事前知識を仮定することで、複雑な確率的問題に対して取り扱いやすい解を提供すること。

提案手法

• エネルギーおよびデータの因果性制約のもとで配信時間を最小化する問題を定式化し、決定論的オフラインフレームワークを用いる。
• 時間の経過に伴い変化するエネルギーおよびデータの可用性に適応する区分的定数伝送レート方策を導入する。
• 区間ごとにエネルギー・レート微分関数を均一化するグリーディ最適化戦略を適用し、エネルギーとデータの制約のバランスを取る。
• 動的計画法および構造的解析を用いて、スケジューリング方策の必要最適性条件を導出する。
• 到着イベント（データまたはエネルギー）で定義される区間における伝送レートを再帰的に計算する手順を採用する。
• 背理法を用いて最適性を証明し、導出された方策から逸脱する任意の代替方策は因果性または実行可能性を破ることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 決定論的なデータおよびエネルギーの到着を想定したエネルギー回収システムにおいて、エンドツーエンド遅延を最小化する最適伝送レート方策は何か？
• RQ2 データおよびエネルギーの到着に関する因果性制約を、実行可能性を保証するスケジューリング方策に形式的に組み込む方法は何か？
• RQ3 到着に関する決定論的知識のもとで、最適スケジューリング方策が示す構造的性質は何か？
• RQ4 最適方策は、エネルギーの可用性とデータバックログのバランスをどのようにとることで遅延を最小化するか？
• RQ5 これらの制約のもとで、グリーディで区分的定数レート方策は最小の配送時間を達成できるか？

主な発見

• 最適スケジューリング方策は区分的定数であり、データまたはエネルギーの到着に対応する特定の時刻に伝送レートが調整される。
• 方策は区間ごとにエネルギー・レート微分が均一化されることを保証し、因果性制約のもとで遅延を最小化する。
• 最小配信時間はエネルギーおよびデータの可用性によって制限され、より厳しい制約が最適レートを決定する。
• 区間ごとにエネルギー・レート微分関数を均一化するグリーディアルゴリズムが最適遅延を達成する。
• 最適方策は一意的であり、到着イベントを時系列順に処理する再帰的手順によって計算可能である。
• 背理法を用いて最適性が証明され、任意の代替方策は因果性または実行可能性を破ることを示した。