[論文レビュー] Optimal Task Assignment and Power Allocation for NOMA Mobile-Edge Computing Networks

Fang Fang, Yanqing Xu+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 28被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、最大タスク完了時間を最小化するNOMA対応モバイルエッジコンピューティング（MEC）ネットワークにおける最適タスク割り当ておよび電力割り当て方式を提案する。準凸最適化問題を定式化し、二分探索アルゴリズムを適用することで、エネルギーおよび電力制約のもとで低遅延のオフロードを実現し、2ユーザー環境における閉形式解を導出。シミュレーションにより収束性および最適性を実証。

ABSTRACT

Mobile edge computing (MEC) can enhance the computing capability of mobile devices, and non-orthogonal multiple access (NOMA) can provide high data rates. Combining these two technologies can effectively benefit the network with spectrum and energy efficiency. In this paper, we investigate the task completion time minimization in NOMA multiuser MEC networks, where multiple users can offload their tasks simultaneously via the same frequency band. We adopt the \emph{partial} offloading, in which each user can partition its computation task into offloading computing and locally computing parts. We aim to minimize the maximum task latency among users by optimizing their tasks partition ratios and offloading transmit power. By considering the energy consumption and transmitted power limitation of each user, the formulated problem is quasi-convex. Thus, a bisection search (BSS) iterative algorithm is proposed to obtain the minimum task completion time. To reduce the complexity of the BSS algorithm and evaluate its optimality, we further derive the closed-form expressions of the optimal task partition ratio and offloading power for two-user NOMA MEC networks based on the analysed results. Simulation results demonstrate the convergence and optimality of the proposed a BSS algorithm and the effectiveness of the proposed optimal derivation.

研究の動機と目的

• 部分的オフロードを伴うマルチユーザーNOMAベースのMECネットワークにおいて、最大タスク完了時間を最小化する課題に対処する。
• 個々のユーザーのエネルギー制約および電力制約のもとで、タスク分割比と上行リンク送信電力を同時に最適化する。
• 二分探索による効率的な解法が可能となるよう、準凸最適化問題として問題を定式化する。
• 2ユーザーNOMA-MECシステムにおける最適タスク分割および電力割り当ての閉形式式を導出することで、計算複雑度を低減する。
• 広範なシミュレーションを通じて、提案アルゴリズムの最適性および収束性を検証する。

提案手法

• 各ユーザーがタスクをローカル実行部とオフロード部に分割する部分的オフロードを想定したNOMA-MECネットワークにおける遅延最小化問題を定式化する。
• 個々のユーザーのエネルギー消費量および最大送信電力に制約を設け、準凸最適化問題に帰着させる。
• 最小化された最大タスク完了時間を見つけるために、二分探索に基づく反復的アルゴリズム（BSS）を提案する。
• カシュ・クーン・タッカー（KKT）条件を用いて、2ユーザーNOMA-MECシステムにおける最適タスク分割比およびオフロード電力の閉形式式を導出する。
• アクティブな制約（電力制限、エネルギー制限、オフロードしきい値）に基づく複数のKKTケースシナリオを分析し、最適解を特定する。
• 導出された閉形式解を用いて、BSSアルゴリズムの最適性を検証するとともに、計算複雑度を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NOMA-MECネットワークにおいて、タスク分割比と上行リンク電力をどのように共同最適化すれば、最大タスク完了時間を最小化できるか？
• RQ2 2ユーザーNOMA-MECシステムにおいて、個々のエネルギー制約および送信電力制約のもとで、最適な電力およびタスク割り当て戦略は何か？
• RQ3 2ユーザーNOMA-MECシステムにおいて、最適タスク分割および電力割り当ての閉形式式を導出可能か？ また、反復的解法と比較してどのように異なるか？
• RQ4 提案された二分探索アルゴリズムは、従来手法と比較して収束性および最適性においてどのように性能を発揮するか？
• RQ5 ユーザーのチャネル状態および計算能力は、NOMA-MECネットワークにおける最適タスクオフロード戦略にどのような影響を及えるか？

主な発見

• 提案された二分探索アルゴリズムは、NOMA-MECネットワークにおける遅延最小化問題に対して最適解に収束する。
• 2ユーザーNOMA-MECシステムにおける閉形式解は、KKT条件に基づいて導出され、反復的探索を伴わずに低複雑度で最適化が可能となる。
• 最適電力割り当ては、ユーザーのチャネル利得、ローカル計算速度、およびエネルギー制約に依存し、アクティブな制約に応じた異なるケースに分類される。
• 導出された閉形式解はBSSアルゴリズムの結果と一致し、最適性が確認されるとともに計算複雑度が低減される。
• シミュレーション結果から、NOMA-MECシステムはOMAベースのMECシステムと比較して、より低い最大タスク完了時間および優れたエネルギー効率を達成することが示された。
• 最適解の構造は、アクティブな制約（電力またはエネルギー）に依存し、KKT条件に基づいて3つの主要なケースが特定された。