[論文レビュー] Optimal Resource Allocation in Full-Duplex Ambient Backscatter Communication Networks for Green IoT

Gang Yang, Dongdong Yuan+1 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 14被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、複数のバックスキャター機器（BDs）間の最小スループットを最大化するために、バックスキャター時間割合、パワー反射係数、およびサブキャリアパワー割り当てを共同で最適化するフルデュプレックス環境バックスキャター通信ネットワークのための統合最適化フレームワークを提案する。ブロック座標降下法と逐次凸最適化を用いることで、アルゴリズムは効率的に収束し、等分配割り当てベンチマークに対して顕著なスループット向上を達成し、BDスループット、エネルギー回収、レガシーユーザー性能の間の重要なトレードオフを明らかにする。

ABSTRACT

Ambient backscatter communication (AmBC) enables wireless-powered backscatter devices (BDs) to transmit information over ambient radio-frequency (RF) carriers without using an RF transmitter, and thus has emerged as a promising technology for green Internet-of-Things. This paper considers an AmBC network in which a full-duplex access point (FAP) simultaneously transmits downlink orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals to its legacy user (LU) and receives uplink signals backscattered from multiple BDs in a time-division-multiple-access manner. To enhance the system performance from multiple design dimensions and ensure fairness, we maximize the minimum throughput among all BDs by jointly optimizing the BDs' backscatter time portions, the BDs' power reflection coefficients, and the FAP's subcarrier power allocation, subject to the LU's throughput constraint, the BDs' harvested-energy constraints, and other practical constraints. As such, we propose an efficient iterative algorithm for solving the formulated non-convex problem by leveraging the block coordinated decent and successive convex optimization techniques. We further show the convergence of the proposed algorithm, and analyze its complexity. Finally, extensive simulation results show that the proposed joint design achieves significant throughput gains as compared to the benchmark scheme with equal resource allocation.

研究の動機と目的

• グリーンIoTを目的としたフルデュプレックス環境バックスキャター通信（AmBC）ネットワークにおけるスループットの公平性とシステム効率の課題に対処すること。
• BDのバックスキャター時間割合、パワー反射係数、FAPのサブキャリアパワー割り当てという3つの主要設計変数を共同で最適化すること。
• すべてのBDの最小スループットを最大化すると同時に、LUスループット制約およびエネルギー回収要件を満たすこと。
• 共同リソース割り当てに起因する非凸最適化問題を解くための実用的で収束性を示すアルゴリズムを開発すること。
• フルデュプレックスAmBCシステムにおけるBDスループット、エネルギー回収、およびレガシーユーザー性能の間の根本的トレードオフを明らかにすること。

提案手法

• LUスループット、エネルギー回収、ハードウェア制約の下で最小BDスループットを最大化する非凸最適化問題を定式化する。
• ブロック座標降下（BCD）を用い、バックスキャター時間、反射係数、サブキャリアパワーの3つの変数ブロックを交互に最適化する。
• 逐次凸最適化（SCO）を用いて非凸部分問題を凸問題に近似し、各反復で取り扱い可能な解を得る。
• 反射係数制約の非凸性を処理するためにペナルティ法を採用し、反復的改善を可能にする。
• 各反復で目的関数が単調に改善されることを示すことにより、アルゴリズムの収束性を保証する。
• アルゴリズムの多項式時間計算量を分析し、中規模ネットワークにおいて実用的であることを確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バックスキャター時間、反射係数、サブキャリアパワーの共同最適化は、フルデュプレックスAmBCネットワークにおける公平性とスループットをどのように向上させるか？
• RQ2 このようなシステムにおいて、BDスループットとレガシーユーザーの所要データレートの間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ3 エネルギー回収制約は、バックスキャター機器の達成可能なスループットにどのように影響するか？
• RQ4 提案された反復的アルゴリズムは、非凸最適化問題に対して安定解に収束するか？
• RQ5 等リソース割り当てと比較して、共同設計によって達成可能な性能向上はどの程度か？

主な発見

• 提案された共同設計は、等リソース割り当てベンチマークと比較して、特に高SNR条件下で顕著な最大最小スループットの向上を達成する。
• レガシーユーザーのスループット要件が高くなるにつれて、BD間の最大最小スループットが低下する。これは、BDとLUの間の明確なスループットトレードオフを確認する。
• エネルギー回収要件が低いほど、最大最小スループットが高くなる。これは、BDスループットとエネルギー制約の間のトレードオフを示している。
• サブキャリアのピークパワーが高いほど、達成可能な最大最小スループットが向上する。これは、パワー割り当てが重要な設計パrameterであることを示唆する。
• 提案されたアルゴリズムは安定解に収束し、多項式時間計算量を有するため、フルデュプレックスAmBCネットワークにおける実用的導入に適している。
• 100回のチャネル実現に基づくシミュレーション結果は、さまざまなSNR、エネルギー、パワー制約下でも、強固な性能向上を確認している。