[論文レビュー] Optimal Pricing and Load Sharing for Energy Saving in Communications Cooperation

Yinghao Guo, Lingjie Duan+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2014

Advanced MIMO Systems OptimizationEngineering参考文献 21被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、エネルギー制限を受ける移動端末（MT）が近隣の高バッテリーレベルMTにデータリレーサービスを支払い、セルラー網におけるエネルギー効率の良い上行リンク伝送を実現する、価格に基づく協調通信フレームワークを提案する。価格設定と負荷共有の最適化問題を定式化することで、MTのエネルギー消費とバッテリー枯渇を低減するとともに、平均バッテリー残量を向上させ、分割可能および非分割可能なデータの両方に対して効率的なアルゴリズムを実現する。

ABSTRACT

In this paper, we propose a pricing mechanism for the uplink communication cooperation to save the energy of mobile terminals (MTs) in wireless cellular network. Under the uncertainties of the other MTs' channel and battery conditions, a source MT in low battery level or bad channel condition is allowed to select and pay another MT in proximity to help forward its data package to the base station (BS). We formulate the source MT's pricing and load sharing problem as an optimization problem to minimize its expected energy cost. When the source MT cannot split its data package for a certain multimedia application, we motivate the selected relay MT to forward the whole data package by obtaining the optimal pricing through a dichotomous search algorithm. When the source MT can split the data package, we jointly optimize the pricing and load sharing with the relay MT and propose an alternating optimization algorithm that achieves near-optimal solution. Extensive numerical results are provided to show that our proposed pricing mechanism can significantly decrease the source MT's expected energy cost, and load sharing is more cost-efficient when the size of the data package is large and the average number of helping MTs is small.

研究の動機と目的

• 自己利益とバッテリーの非均一性のため、省エネルギー協調通信におけるMTの協力のインセンティブ不足を解消すること。
• 低バッテリーまたは悪化したチャネル状態にあるMTが、近隣の高バッテリーMTに上行リンクリレーを支払うことを可能にする実用的な価格メカニズムを設計すること。
• 信頼性の高い伝送を確保しつつ、エネルギー消費を最小限に抑えるために、ソースMTの価格設定およびデータ負荷共有戦略を最適化すること。
• チャネル状態およびバッテリー状態の不完全な情報がある部分的協力下で、分割可能および非分割可能なデータの両方のケースに対して効率的なアルゴリズムを開発すること。
• 提案されたスキームが通信障害およびバッテリー枯渇の低減、運用中の平均バッテリー残量の向上に与える影響を評価すること。

提案手法

• 完全な情報が得られる状況をベンチマークとして、協力するMTのチャネル状態およびバッテリー状態を完全に把握していると仮定したリレー選択問題を定式化する。
• 価格を導入した部分的協力スキームを提案し、ソースMTがチャネル品質とバッテリー残量に基づいてリレーを選択・支払いを行う。
• アウトージ確率とエネルギー消費を組み込んだ、価格、データ負荷、リレー効率の関数としてソースMTのエネルギーコストをモデル化する。
• 分割可能なデータに対しては二分探索法、非分割可能なデータに対しては逐次最適化法を用いて非凸最適化問題を解く。
• 2階微分解析および停留点条件を用いて、最適なデータ負荷共有および価格設定の解析的表現を導出する。
• 価格およびデータ負荷に関する目的関数の限界凸性を証明し、不確実性下でも最適化の収束性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アロイズムに依存せず、エネルギー制限を受けるMTが上行リンク伝送において協力するインcentiveを提供する価格メカニズムはどのように設計できるか？
• RQ2 近隣のMTを介してデータをリレーする場合、ソースMTがエネルギー消費を最小限に抑えるために最適な価格設定および負荷共有戦略は何か？
• RQ3 通信効率およびバッテリー枯渇の観点から、提案スキームは非協力的または完全協力的モデルと比較してどの程度優れているか？
• RQ4 分割可能および非分割可能なデータ制約下での最適なデータ負荷分割および価格設定ポリシーは何か？
• RQ5 運用中のMTの平均バッテリー残量および信頼性（アウトージ確率）に、このスキームはどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案された価格設定および負荷共有メカニズムは、MTの通信障害およびバッテリー枯渇を顕著に低減する。
• 運用中のMTの平均バッテリー残量が向上し、運用寿命が延長される。
• 分割可能なデータの場合、最適なデータ負荷は $ \hat{D}_{i}^{(R)} = \frac{1}{2}\left(D_{i} + \log_{2}\frac{\theta_{i}}{\theta_{j}}\right) $ として導出され、ソースとリレーの相対的なエネルギー効率に依存する。
• 二分探索法および逐次最適化を用いることで、アルゴリズムは効率的に収束し、実用的導入が可能である。
• 目的関数は価格およびデータ負荷に関して限界凸性を示し、不確実性下でも信頼性の高い最適化が可能である。
• 数値結果により、非協力的および完全協力的ベンチマークと比較して、本スキームがエネルギー効率および信頼性の面で優れていることが確認された。