[論文レビュー] Optimal Power Allocation for Outage Minimization in Fading Channels with Energy Harvesting Constraints

Chuanshu Huang, Rui Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2012

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 17被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、エネルギー効率（EH）制約と非因果的エネルギー状態情報（ESI）を考慮したフェージングチャネルにおけるアウトージ確率を最小化する最適な電力割り当て戦略を提案する。非因果的ESIの場合はオフライン前向き探索アルゴリズムを用い、非減少的かつ「貯蓄後に送信」する電力プロファイルを導出する。因果的ESIの場合は、オンライン動的計画法に基づくアルゴリズムを提案し、それぞれグローバル最適および部分最適な解を達成する。

ABSTRACT

This paper studies the optimal power allocation for outage minimization in point-to-point fading channels with the energy-harvesting constraints and channel distribution information (CDI) at the transmitter. Both the cases with non-causal and causal energy state information (ESI) are considered, which correspond to the energy harvesting rates being known and unknown prior to the transmissions, respectively. For the non-causal ESI case, the average outage probability minimization problem over a finite horizon is shown to be non-convex for a large class of practical fading channels. However, the globally optimal "offline" power allocation is obtained by a forward search algorithm with at most $N$ one-dimensional searches, and the optimal power profile is shown to be non-decreasing over time and have an interesting "save-then-transmit" structure. In particular, for the special case of N=1, our result revisits the classic outage capacity for fading channels with uniform power allocation. Moreover, for the case with causal ESI, we propose both the optimal and suboptimal "online" power allocation algorithms, by applying the technique of dynamic programming and exploring the structure of optimal offline solutions, respectively.

研究の動機と目的

• ブロックフェージングチャネルにおけるエネルギー効率制約下で、有限時間窓における平均アウトージ確率を最小化すること。
• 瞬時のチャネル状態情報（CSI）が入手できない状況下で、送信側にのみチャネル分布情報（CDI）が存在する場合の電力割り当ての課題に対処すること。
• 非因果的および因果的エネルギー状態情報（ESI）の下で、それぞれオフラインおよびオンラインの最適電力割り当て戦略を開発すること。
• 特にエネルギー制約系における「貯蓄後に送信」行動を特徴とする最適電力割り当ての構造的性質を同定すること。
• 時間的に変化するエネルギー供給を伴うエネルギー効率環境に、古典的なアウトージ容量結果を拡張すること。

提案手法

• 非因果的ESI下でのグローバル最適オフライン電力割り当てを計算するため、最大N回の1次元探索を含む前向き探索アルゴリズムを提案する。
• 動的計画法を適用し、因果的ESI下での最適オンライン電力割り当てを導出する。この際、オフライン解の構造を活用する。
• 累積的エネルギー因果性制約の下で、N個のEH期間に分けられ、各期間にM個の通信ブロックを有する区分的定数電力割り当てモデルを採用する。
• 背理法と構造的解析を用いて必要十分性の最適性条件を導出し、最適電力プロファイルが非減少的であり、臨界点でエネルギー効率制約を等式で満たすことを証明する。
• 高電力領域におけるアウトージ確率関数の凸性を活用し、ウォーター・フィリングに類似した電力再割り当てを適用することで、部分最適なオンラインアルゴリズムを提案する。
• 背理法や電力プロファイルの反復的比較を用いた数学的証明技法により、最適性および構造的性質を確立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー効率と非因果的ESIを有するフェージングチャネルにおいて、平均アウトージ確率を最小化する最適なオフライン電力割り当てポリシーは何か？
• RQ2 エネルギー到着情報が因果的にしか入手できない場合、最適電力割り当ての構造はどのように変化するか？
• RQ3 ブロックフェージングチャネルにおけるエネルギー因果性制約が、アウトージ確率最小化問題に与える影響は何か？
• RQ4 最適オフライン解の構造は、因果的ESI下での効率的なオンライン電力割り当てアルゴリズムの設計にどのように寄与できるか？
• RQ5 実用的なフェージング分布において、アウトージ確率は送信電力の関数としてどのように変化するか？この挙動が電力制御に与えるインプリケーションは何か？

主な発見

• 非因果的ESI下での最適オフライン電力割り当ては、時間とともに非減少的であり、「貯蓄後に送信」構造を示す。初期段階ではエネルギーを貯め、その後高い電力で送信する。
• グローバル最適なオフライン解は、N個のEH期間にわたる最大N回の1次元探索を要する前向き探索アルゴリズムにより得られる。
• N=1の特別な場合、最適電力割り当ては一様電力割り当てを伴う古典的なアウトージ容量結果に一致する。
• 因果的ESI下では、動的計画法に基づく最適オンラインアルゴリズムにより、リアルタイムでのエネルギー利用状況に適応し、グローバル最適な性能を達成する。
• 高電力領域におけるアウトージ関数の凸性を活用した部分最適オンラインアルゴリズムは、強力な性能保証を備えた実用的代替手段を提供する。
• 証明により、最適構造から逸脱する任意の代替電力プロファイルは矛盾を引き起こすことが示され、導出された解の一意性および最適性が確認される。