[論文レビュー] Optimum Transmission Policies for Battery Limited Energy Harvesting Nodes

Kaya Tutuncuoglu, Aylin Yener|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2010

Energy Harvesting in Wireless NetworksEngineering被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、有限のバッテリ容量を有するエネルギー回収ノードにおける最適送信方策を提案し、エネルギー因果性および貯蔵制約のもとで短期的スループットを最大化する。エネルギー因果性と貯蔵制約のもとで、同じ条件下で、データ送信量を最大にするか、送信完了時間を最小化するかという2つの問題が等価であることを示し、凸最適化および動的計画法の原則を用いて最適性を証明するアルゴリズムを導出する。

ABSTRACT

Wireless networks with energy harvesting battery powered nodes are quickly emerging as a viable option for future wireless networks with extended lifetime. Equally important to their counterpart in the design of energy harvesting radios are the design principles that this new networking paradigm calls for. In particular, unlike wireless networks considered up to date, the energy replenishment process and the storage constraints of the rechargeable batteries need to be taken into account in designing efficient transmission strategies. In this work, we consider such transmission policies for rechargeable nodes, and identify the optimum solution for two related problems. Specifically, the transmission policy that maximizes the short term throughput, i.e., the amount of data transmitted in a finite time horizon is found. In addition, we show the relation of this optimization problem to another, namely, the minimization of the transmission completion time for a given amount of data, and solve that as well. The transmission policies are identified under the constraints on energy causality, i.e., energy replenishment process, as well as the energy storage, i.e., battery capacity. The power-rate relationship for this problem is assumed to be an increasing concave function, as dictated by information theory. For battery replenishment, a model with discrete packets of energy arrivals is considered. We derive the necessary conditions that the throughput-optimal allocation satisfies, and then provide the algorithm that finds the optimal transmission policy with respect to the short-term throughput and the minimum transmission completion time. Numerical results are presented to confirm the analytical findings.

研究の動機と目的

• 有限のバッテリ容量およびエネルギー因果性の制約下で、エネルギー回収ノードの最適送信方策を設計すること。
• エネルギーおよび貯蔵制約のもとで、有限のデッドライン内に送信可能なデータ量（短期的スループット）を最大化すること。
• 同じシステムパrameterのもとで、スループット最大化問題と送信完了時間最小化問題の等価性を確立すること。
• 凸最適化および動的計画法を用いて、両問題の最適パワー割り当て方策を計算するオフラインアルゴリズムを開発すること。
• 理論的結果を数値シミュレーションにより検証し、グリーディーおよび従来の送信戦略と比較すること。

提案手法

• 既知のエネルギー到着時刻と離散的エネルギーパケットを想定した連続時間送信モデルを定式化し、変動するパワー制御を適用する。
• 凸最適化を用いて必要最適性条件を導出し、最適パワー割り当てが累積エネルギー利用可能量とバッテリ容量によって定義されるエネルギー実現可能トンネル内に存在することを特定する。
• 動的計画法を用いて、時間窓を段階的にシフトさせながら定常パワー送信の実現可能性を確認することで、スループット最大化問題を解く。
• 後退的再帰アルゴリズムを導入し、デッドラインまでに最大データ量を送信する最適パワー割り当てを決定する。これにより、エネルギー因果性およびバッテリ容量制約を満たす。
• 双対定式化のもとで、同じ最適パワー割り当て方策が得られることを示すことにより、スループット最大化と完了時間最小化の間の等価性を実証する。
• 一様なパケットサイズと指数分布の間隔を有する合成エネルギー到着トレースを用いてアルゴリズムを数値的に検証し、オンオフおよび理想化された定常パワー戦略と性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 有限のバッテリ容量を有するエネルギー回収ノードにおいて、所定のデッドラインまでに送信可能なデータ量を最大にする最適パワー割り当て方策は何か？
• RQ2 固定されたデータサイズに対するスループット最大化の最適解は、送信完了時間最小化問題とどのように関係しているか？
• RQ3 エネルギー到着が離散的でバッテリ容量が限られている状況で、最適パワー割り当て方策が実現可能である条件は何か？
• RQ4 動的計画法および凸最適化技術を用いて、最適方策を効率的に計算できるか？
• RQ5 現実的なエネルギー到着統計のもとで、最適オフライン方策は、オンオフ送信などの単純なヒューリスティック方策と比べてどのように性能が異なるか？

主な発見

• エネルギー因果性および有限のバッテリ容量のもとで短期的スループットを最大化する最適送信方策は、凸最適化および動的計画法を用いて導出され、累積エネルギー利用可能量と貯蔵制限によって定義されるエネルギー実現可能トンネル内に存在する。
• デッドラインまでに最大データ量を送信する最適パワー割り当て方策は、同じデータサイズを送信するための完了時間最小化方策と同一であり、両問題間に双対性が存在することが示された。
• 数値結果により、提案されたオフラインアルゴリズムが、特にエネルギー到着の変動が大きくまたはバッテリ容量が限られている状況で、グリーディーなオンオフ送信方策を著しく上回ることが確認された。
• 最適アルゴリズムは、将来のエネルギー到着を把握していることにより、無限エネルギーを備えた従来の定常パワー送信機と比較して、その損失の大部分を回復している。
• アルゴリズムは、時間窓をずらしながら定常パワー送信の実現可能性を段階的に確認することで最適性能を達成し、実現可能な定常パワー解が見つかった時点で終了する。
• 本研究では、バッテリ容量が小さいか、エネルギーパケットサイズの変動が大きいようなシステムでは、最適パワー割り当てが特に有効であり、単純な方策ではエネルギー利用可能性を効率的に活用できないことが示された。