[論文レビュー] Receiver Antenna Partitioning for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer

Rahul Vaze, Jainam Doshi+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、MIMOシステムにおける同時無線情報・電力伝送（SWIPT）のための最適なアンテナ分割方式を提案する。移動端末は受信アンテナを情報受信またはエネルギー回収のどちらかに動的に割り当てる。問題をマトロイド制約下での下に単調減少関数の最大化問題として定式化することで、最適解の(1−1/e)および1/2の性能保証を得るグリーディアルゴリズムを設計した。シミュレーションでは、最悪ケースの性能保証を著しく上回る結果が得られた。

ABSTRACT

Powering mobiles using microwave \emph{power transfer} (PT) avoids the inconvenience of battery recharging by cables and ensures uninterrupted mobile operation. The integration of PT and \emph{information transfer} (IT) allows wireless PT to be realized by building on the existing infrastructure for IT and also leads to compact mobile designs. As a result, \emph{simultaneous wireless information and power transfer} (SWIPT) has emerged to be an active research topic that is also the theme of this paper. In this paper, a practical SWIPT system is considered where two multi-antenna stations perform separate PT and IT to a multi-antenna mobile to accommodate their difference in ranges. The mobile dynamically assigns each antenna for either PT or IT. The antenna partitioning results in a tradeoff between the MIMO IT channel capacity and the PT efficiency. The optimal partitioning for maximizing the IT rate under a PT constraint is a NP-hard integer program, and the paper proposes solving it via efficient greedy algorithms with guaranteed performance. To this end, the antenna-partitioning problem is proved to be one that optimizes a sub-modular function over a matroid constraint. This structure allows the application of two well-known greedy algorithms that yield solutions no smaller than the optimal one scaled by factors $(1-1/e)$ and 1/2, respectively.

研究の動機と目的

• SWIPTシステムにおける情報伝送（IT）容量を最大化する課題に取り組む。ただし、電力伝送（PT）制約を満たす必要がある。
• 複雑なパワー分割を避けるために、各移動受信機アンテナをITまたはPTのいずれかに専用化する実用的なアンテナ分割方式を設計する。
• サブモジュラ最適化を用いて、アンテナ分割問題の理論的性能保証を確立する。
• 受信側（CSIR）および送信側（CSIT）の完全なチャネル状態情報が得られる条件下で、単入力多出力（SIMO）SWIPTに関する先行研究を一般MIMOケースに拡張する。
• SWIPTにおけるNP困難な整数計画問題に対して、保証された近似比を有する効率的なアルゴリズムを提供する。

提案手法

• SWIPTアンテナ分割問題を、PT効率制約下でのMIMO IT容量を最大化する整数計画問題としてモデル化する。
• CSIRおよびCSITの両仮定下で、相互情報量の目的関数がサブモジュラ関数であることを証明し、グリーディ最適化手法の適用を可能にする。
• 回路パワー制約をマトロイド制約として特定し、既知のサブモジュラ最適化アルゴリズムの適用を可能にする。
• 2つのグリーディアルゴリズムを適用する：連続的グリーディ＋パイプラインラウンディング法（(1−1/e)-近似を保証）および単純なグリーディアルゴリズム（1/2-近似を保証）。
• 全パワー制約下で、選択されたITアンテナに最適なパワー配分を水位割り当て法を用いて行う。
• 理論的性能限界を導出し、レイリー fading レーン下でのシミュレーションによりその妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MIMO SWIPTシステムにおいて、受信アンテナを情報伝送と電力伝送のどちらに最適に割り当てるかは、どのように達成できるか？
• RQ2 アンテナ分割問題の計算複雑度は何か？ また、性能保証付きで効率的に解けるか？
• RQ3 現実的なチャネル仮定下で、SWIPTにおける相互情報量式をサブモジュラ関数としてモデル化できるか？
• RQ4 SWIPTアンテナ分割問題に適用したグリーディアルゴリズムに対して、どのような近似保証が得られるか？
• RQ5 実際の fading 環境において、提案手法のアルゴリズムは最悪ケースの理論的限界をどのように上回るか？

主な発見

• SWIPTのアンテナ分割問題は、マトロイド制約下でのサブモジュラ関数の最大化問題に等価であることが示され、効率的な近似が可能である。
• 連続的グリーディ＋パイプラインラウンディング法は、CSIRおよびCSITの両条件下で、最適IT容量の(1−1/e) ≈ 63%以内の解を保証する。
• 単純なグリーディアルゴリズムは、追加の計算コストなしに、最適解の少なくとも50%の性能を保証する。
• シミュレーションでは、両アルゴリズムともレイリー fading レーン下で、最悪ケースの理論的限界を著しく上回る性能を示し、特に単純グリーディアルゴリズムが連続的グリーディ＋パイプラインラウンディング法を上回る。
• 従来のパワー分割や緩和されたデュアルモードアンテナ運用に依存する手法よりも高いスペクトル効率を達成する。
• 受信アンテナ数が変化しても一貫した性能向上が得られ、公平性を維持するために回路パワー制約を比例的にスケーリングすることで実現される。