[論文レビュー] Spectral Efficient Optimization in OFDM Systems with Wireless Information and Power Transfer

Derrick Wing Kwan Ng, Robert Schober|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2013

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 3被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、スペクトル効率とエネルギー効率の両立を図るために、同時無線情報・電力伝送（SWIPT）を実現するOFDMシステムにおける最適および準最適なパワー割り当てアルゴリズムを提案する。パワースプリッティング受信機を用い、周波数分離効率とエネルギー効率のバランスをとる。最適アルゴリズムは凸最適化と1次元探索を組み合わせ、最小エネルギー制約下でスペクトル効率を最大化する。一方、2つの低複雑性の準最適アルゴリズムは、計算コストを大幅に削減しつつ、ほぼ最適な性能を達成する。

ABSTRACT

This paper considers an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) point-to-point wireless communication system with simultaneous wireless information and power transfer. We study a receiver which is able to harvest energy from the desired signal, noise, and interference. In particular, we consider a power splitting receiver which dynamically splits the received power into two power streams for information decoding and energy harvesting. We design power allocation algorithms maximizing the spectral efficiency (bit/s/Hz) of data transmission. In particular, the algorithm design is formulated as a nonconvex optimization problem which takes into account the constraint on the minimum power delivered to the receiver. The problem is solved by using convex optimization techniques and a one-dimensional search. The optimal power allocation algorithm serves as a system benchmark scheme due to its high complexity. To strike a balance between system performance and computational complexity, we also propose two suboptimal algorithms which require a low computational complexity. Simulation results demonstrate the excellent performance of the proposed suboptimal algorithms.

研究の動機と目的

• 同時無線情報および電力伝送（SWIPT）を伴うOFDMシステムにおけるスペクトル効率の最大化という課題に取り組む。
• 受信機におけるエネルギー効率のための最小要件を満たす電力伝送を保証するパワー割り当て戦略を設計する。
• 最適解の高い計算複雑性を克服するため、低複雑性の準最適代替手法を提案する。
• 周波数選択フェージングが生じる遅延変動OFDMチャネルにおける、スペクトル効率とエネルギー効率のバランスをとる。

提案手法

• スペクトル効率を最大化する非凸最適化問題としてパワー割り当て問題を定式化し、最小収集エネルギー制約を課す。
• パワースプリッティング比の1次元探索と組み合わせた凸最適化技術を用いて最適アルゴリズムを解く。
• 計算複雑性を低減するため、座標昇下法および凸近似に基づく2つの準最適アルゴリズムを提案する。
• 受信機をパワースプリッティングハイブリッドとしてモデル化する：受信電力の割合ρiを情報復調に、残りの1−ρiをエネルギー効率に使用する。
• スペクトル効率および収集エネルギーの式に、信号、干渉、ノイズの電力寄与を組み込む。
• 各サブキャリアにおける実現可能レートおよびエネルギー効率性能を、信号対干渉およびノイズ比（SINR）およびチャネル利得を用いて計算する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 最小エネルギー収集制約下で、同時情報および電力伝送を伴うOFDMシステムにおけるスペクトル効率をどのように最大化できるか？
• RQ2 情報復調とエネルギー効率の両立を図るために、サブキャリアごとの最適パワースプリッティング比ρiの分布はどのように決定されるか？
• RQ3 スペクトル効率およびエネルギー効率の観点から、最適アルゴリズムと低複雑性の準最適代替手法の性能はどのように比較されるか？
• RQ4 干渉レベルおよび送信パワー制限の変動が、最適パワースプリッティング比およびシステム性能に与える影響は何か？
• RQ5 SWIPT-OFDMシステムにおけるパワー割り当てにおいて、計算複雑性とシステム性能の間にはどのようなトレードオフがあるか？

主な発見

• 最適パワー割り当てアルゴリズムは、サブキャリア全体にわたるパワースプリッティング比と送信パワーの共同最適化により、最高のスペクトル効率を達成する。
• 提案された2つの準最適アルゴリズムは、最適解と比較して数パーセント以内のスペクトル効率を達成し、計算複雑性を著しく低減する。
• 低SINR領域（例：INR = 20 dB）では、準最適アルゴリズム2が近似誤差の影響を受けて、他の手法より性能が劣る。
• 最大送信パワーP_maxが上昇するにつれて、特に高INR環境下では、最適パワースプリッティング比ρiが上昇し、信号増幅とノイズ／干渉劣化のバランスを取るために寄与する。
• 準最適アルゴリズムは、最小電力伝送要件を等価に満たすことを優先するため、最適解に比べて収集エネルギーとスペクトル効率が低くなる。
• 最適アルゴリズムの平均収集エネルギーは、P_maxに対してベル型の曲線を示し、中間のパワー領域でピークに達するが、準最適アルゴリズムは常に最小要件を満たすだけのエネルギーを収集する。