[論文レビュー] Throughput Maximization for an Energy Harvesting Communication System with Processing Cost

Oner Orhan, Denız Gündüz+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 23, 2012

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 9被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、フェージングチャネルにおけるエネルギー効率化送信機の最適オフライン伝送方策を提案し、伝送および処理エネルギー消費を同時に考慮する。方向的後向きグルー・パウリングアルゴリズムを用いて、エネルギー因果性および有限バッテリ制約のもとでスループットを最大化し、処理コストが伝送のバースト性を引き起こし、処理エネルギーが増加するにつれて合計スループットを低下させることを示した。

ABSTRACT

In wireless networks, energy consumed for communication includes both the transmission and the processing energy. In this paper, point-to-point communication over a fading channel with an energy harvesting transmitter is studied considering jointly the energy costs of transmission and processing. Under the assumption of known energy arrival and fading profiles, optimal transmission policy for throughput maximization is investigated. Assuming that the transmitter has sufficient amount of data in its buffer at the beginning of the transmission period, the average throughput by a given deadline is maximized. Furthermore, a "directional glue pouring algorithm" that computes the optimal transmission policy is described.

研究の動機と目的

• 先行研究でしばしば無視される伝送および処理エネルギー消費を統合的にモデル化することで、エネルギー効率化通信システムにおけるギャップを埋める。
• エネルギー因果性および有限バッテリ容量の制約のもとで、締切までに伝送可能なデータ量を最大化するためのオフライン最適化問題を定式化する。
• チャネルフェージングおよび処理エネルギー消費を考慮した時間スロット間のエネルギー消費のバランスを最適化する伝送方策を特定する。
• 各時間スロットにおける最適なパワー割り当ておよび伝送時間の計算を、計算的に効率的なアルゴリズムとして開発する。
• 処理エネルギー消費がシステムスループットおよび伝送構造に与える影響を分析し、連続的伝送からバースト型伝送へのシフトを示す。

提案手法

• エネルギー因果性、有限バッテリ容量、非負のパワーおよび時間の制約を含む凸最適化問題としてスループット最大化問題を定式化する。
• 双対変数アプローチを導入し、最適性条件を導出する。各エポックにおける最適パワーは、逆チャネル利得および処理コストに関連する閾値によって決定される。
• 「方向的後向きグルー・パウリング」アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、最後の非ゼロエネルギー到着時刻から逆方向にエネルギーを割り当てることで、エネルギー因果性および最適パワー割り当てを保証する。
• グルー・パウリングの原則を用い、部分的に使用されたエポックでは最適パワーを維持し、完全に使用されたエポックでは閾値を超えて動作させるようにエネルギーを割り当てる。
• 処理エネルギー消費εを単位時間あたりの定数コストとして組み込み、効果的パワー閾値に影響を与え、ε > 0 の場合にはバースト型伝送を引き起こす。
• KKT条件を用いて最適化問題を解き、制約が活性化されている場合または双対変数が非ゼロの場合に一意の解が得られることを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 処理エネルギー消費を含めることで、フェージングチャネルを有するエネルギー効率化システムにおける最適伝送方策にどのような影響が生じるか？
• RQ2 伝送および処理エネルギー消費の両方を考慮した場合、最適伝送方策の構造はどのようになるか？
• RQ3 有限バッテリ容量が処理エネルギー消費とどのように作用し、最適パワー割り当ておよび伝送時間の形状を決定づけるか？
• RQ4 エネルギー到着およびチャネル状態の非因果的知識を用いることで、処理エネルギー消費の下でスループットを最大化する際の性能向上はどの程度か？
• RQ5 処理エネルギー消費εを増加させることで、合計達成可能スループットおよび伝送スケジュールのバースト性はどのように変化するか？

主な発見

• 処理エネルギー消費ε > 0 の場合、処理と伝送エネルギーのトレードオフのため、ε = 0 のときの連続的伝送とは異なり、最適伝送方策はバースト型に変化する。
• ε = 0 の場合、エネルギー因果性およびチャネル利得に従い、各エポックを完全に利用する最適方策が得られ、図2aに示すように合計スループットは2.11 natsに達する。
• ε = 1 μW の場合、最適方策は伝送時間およびエネルギー消費を削減し、合計スループットは1.39 natsに低下する。図2bに示す。
• 方向的後向きグルー・パウリングアルゴリズムは、最後の非ゼロエネルギー到着時刻から逆方向にエネルギーを割り当てることで、バッテリ容量および因果性を尊重しながら最適方策を効率的に計算する。
• バッテリ容量が限られた場合、処理エネルギー消費の影響で、エネルギーが悪いチャネル状態（例：h=0.2×10⁶のエポック2）に割り当てられる。これは、長時間にわたる伝送による高い処理コストを回避するためである。
• 処理エネルギー消費εが増加するにつれてスループットは単調に減少し（図3に示す）、処理と伝送エネルギー効率のトレードオフが裏付けられる。