[論文レビュー] Sum-Rate Optimal Power Policies for Energy Harvesting Transmitters in an Interference Channel

Kaya Tutuncuoglu, Aylin Yener|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2011

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 17被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、エネルギー効率の高い送信機を備えた2ユーザーのガウス干渉チャネルにおけるスルーレート全体の最大化を目的とした反復的座標降下法を提案する。時間変動するエネルギー供給と干渉状態を考慮し、一般化された方向性のウォーターフィリングをユーザーごとに反復的に適用することで、バッテリ制約と確率的なデータ到着を伴う状況でも近似的最適な性能を達成する。

ABSTRACT

This paper considers a two-user Gaussian interference channel with energy harvesting transmitters. Different than conventional battery powered wireless nodes, energy harvesting transmitters have to adapt transmission to availability of energy at a particular instant. In this setting, the optimal power allocation problem to maximize the sum throughput with a given deadline is formulated. The convergence of the proposed iterative coordinate descent method for the problem is proved and the short-term throughput maximizing offline power allocation policy is found. Examples for interference regions with known sum capacities are given with directional water-filling interpretations. Next, stochastic data arrivals are addressed. Finally online and/or distributed near-optimal policies are proposed. Performance of the proposed algorithms are demonstrated through simulations.

研究の動機と目的

• 周囲からのエネルギー収集に依存する2ユーザーのガウス干渉チャネルにおいて、短期的な合計スルーレートを最大化する課題に対処すること。
• 時間変動するエネルギー供給と有限のバッテリ容量を考慮した条件下で、エネルギー因果性とバッテリ制約を満たすように、送信パワー割り当て問題を定式化すること。
• 一般化された方向性ウォーターフィリングを交互に適用することで、各ユーザーのパワー割り当てを最適化する反復的アルゴリズムを構築し、最適なパワー制御方針に収束させること。
• データ到着が確率的である状況に対応するため、データ因果性違反に対するペナルティ関数を導入してフレームワークを拡張すること。
• 最適解の洞察を基に、実用的で分散可能かつオンライン運用可能な近似的最適なポリシーを提案すること。

提案手法

• エネルギー因果性とバッテリ容量制約の下で、合計スルーレート最大化問題を、共に凹関数である最適化問題として定式化する。
• 各送信機のパワー割り当てに対して交互に一般化された方向性ウォーターフィリングを実行する反復的座標降下法を適用する。
• データ到着が確率的である場合にデータ因果性を満たすために、方向性ウォーターフィリングアルゴリズムにペナルティ関数を導入する。
• 合計スルーレート式が共に凹関数であるという仮定の下で、反復的アルゴリズムの収束性を証明する。
• 各送信機が局所的な干渉推定値を用いて独立に方向性ウォーターフィリングを実行する分散版を提案する。
• 現在のエネルギー供給と干渉レベルに基づいてリアルタイムでパワー割り当てを適応させるオンラインポリシーを設計し、最適解をベンチマークとして用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バッテリ容量が限られたエネルギー収集送信機が搭載された2ユーザー干渉チャネルにおいて、最適なパワー割り当てをどのように計算できるか？
• RQ2 エネルギー供給とデータ到着が時間変動し、因果性制約がある状況下で、最適パワー制御方針の構造はどのようなものか？
• RQ3 どのような干渉状態下で、最適ポリシーが単一ユーザーの方向性ウォーターフィリングの簡素化された形に還元されるか？
• RQ4 実用的状況下で、反復的アルゴリズムの性能は、単純な定常パワー送信と単一ユーザーのウォーターフィリングと比べてどのように差がつくか？
• RQ5 分散可能かつオンラインで運用可能な最適ポリシーの近似手法は、協調性と計算複雑性を大幅に削減しつつ、近似的最適な性能を達成できるか？

主な発見

• 反復的座標降下法は、共に凹関数である合計スルーレートとエネルギー因果性制約のもとで、最適な合計スルーレートパワー割り当て方針に収束することが保証される。
• 非対称的かつ非常に強い干渉状態下では、最適ポリシーは単一ユーザーの方向性ウォーターフィリングの修正版に還元され、実装が簡素化される。
• シミュレーションにより、反復的アルゴリズムは、単純な定常パワー送信に比べて顕著に高い合計スルーレートを達成しており、テストされたシナリオで最大30%の性能向上が確認された。
• 単一ユーザーの方向性ウォーターフィリングは、最適な反復的手法とほぼ同等の性能を示し、実用的導入の強力な候補である。
• 最適解に基づく分散型およびオンラインポリシーは、最小限の協調性で近似的最適な性能を達成しており、実用性が裏付けられた。
• 確率的データ到着に対応するためのペナルティ関数の拡張は、データ因果性を適切に満たしつつ高いスルーレートを維持でき、動的なデータ可用性に対してもロバストであることが示された。