[論文レビュー] Throughput Maximization for Mobile Relaying Systems

Yong Zeng, Rui Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2016

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、情報因果性制約を伴うデコード・ストア・アンド・フォワード（DSF）戦略を用いて、スループットを最大化するための送信パワーとリレートレースの共同最適化を提案する。パワー割り当て（段段水割り法を用いて）と高速リレータンジットの最適化により、遅延耐性のシナリオにおいて特に顕著なスループット向上が得られ、静的リレータンジットに比べ顕著な性能向上を示す。

ABSTRACT

Relaying is an effective technique to achieve reliable wireless connectivity in harsh communication environment. However, most of the existing relaying schemes are based on relays with fixed locations, or \emph{static relaying}. In this paper, we consider a novel \emph{mobile relaying} technique, where the relay nodes are assumed to be capable of moving at high speed. Compared to static relaying, mobile relaying offers a new degree of freedom for performance enhancement via careful relay trajectory design. We study the throughput maximization problem in mobile relaying systems by optimizing the source/relay transmit power along with the relay trajectory, subject to practical mobility constraints (on the relay speed and initial/final relay locations), as well as the \emph{information-causality constraint} at the relay owing to its decode-store-and-forward (DSF) strategy. It is shown that for fixed relay trajectory, the throughput-optimal source/relay power allocations over time follow a "staircase" water filling (WF) structure, with \emph{non-increasing} and \emph{non-decreasing} water levels at the source and relay, respectively. On the other hand, with given power allocations, the throughput can be further improved by optimizing the relay trajectory via successive convex optimization. An iterative algorithm is thus proposed to optimize the power allocations and relay trajectory alternately. Furthermore, for the special case with free initial and final relay locations, the jointly optimal power allocation and relay trajectory are derived. Numerical results show that by optimizing the trajectory of the relay and power allocations adaptive to its induced channel variation, mobile relaying is able to achieve significant throughput gains over the conventional static relaying.

研究の動機と目的

• 動的環境における静的リレータンジットのスループット制限を克服するため、高移動性リレータンジットを可能にする。
• 実用的な移動性および情報因果性制約の下で、リレータンジットとソース／リレーのパワー割り当てを共同最適化する。
• リレータンジットの動きに起因するチャネル変動を活用する、実用的なモバイルリレーシステムのフレームワークを構築する。
• 最適化されたトラジェクトリとパワー制御を用いたモバイルリレーシステムが、従来の静的リレーシステムを上回ることを示す。

提案手法

• 固定された送信元および受信ノードの間を移動する高速リレータンジットを有する3次元モバイルリレーシステムをモデル化する。
• リレータンジット速度、初期／最終位置、およびDSF動作に起因する情報因果性制約を含むスループット最大化問題を定式化する。
• 最適なパワー割り当てを「段段水割り」構造として導出する。ここで、ソースの水位は非増加であり、リレーの水位は非減少である。
• 逐次凸最適化を適用し、トラジェクトリ最適化とパワー割り当て更新を交互に繰り返すことで、反復的にリレータンジットとパワー割り当てを改善する。
• 初期／最終位置が自由な特殊ケースにおいて、共同最適解が非減少のリレータンジットを達成し、一定速度移動を実現することを証明する。
• 凸近似を用いた下界を用いて、効率的な反復的最適化を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リレータンジットの最適化は、静的リレータンジットと比較して、モバイルリレーシステムのスループットにどのように寄与するか？
• RQ2 リレータンジットが固定されている場合、デコード・ストア・アンド・フォワード（DSF）プロトコル下での時間的パワー割り当て最適化戦略は何か？
• RQ3 パワー割り当てとリレータンジットの共同最適化は、個別最適化よりも高いスループットを達成できるか？
• RQ4 移動性および情報因果性制約の下で、最適リレータンジットが示す構造的特性は何か？
• RQ5 情報因果性制約は、即時フォワーディングと比較して、モバイルリレーシステムの設計にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 固定されたリレータンジットに対する最適パワー割り当ては、「段段水割り」構造に従い、ソースの水位は非増加であり、リレーの水位は非減少である。
• モバイルリレーシステムによるスループット向上は顕著であり、数値結果から、移動に起因するチャネル変動を活用することで、静的リレーシステムに比べて顕著な改善が得られる。
• 初期および最終リレータンジット位置が自由な特殊ケースにおいて、最適トラジェクトリは非減少であり、境界に到達していない間は一定速度移動を達成する。
• 最適リレータンジットは、送信元と受信ノードの間を移動する際、一定速度（最大速度に等しい）のセグメントを持つことが証明され、端点では速度がゼロである。
• 逐次凸最適化に基づく反復的アルゴリズムは、パワーとトラジェクトリを共同最適化する解に収束し、個別最適化を上回る性能を示す。
• 情報因果性制約はモバイルリレーシステムにおいて極めて重要であり、バッファリングによりリレーは受信後にのみデータをフォワードできるため、送信と移動のスケジューリングを慎重に行う必要がある。