[論文レビュー] Wireless Information and Power Transfer in Cooperative Networks with Spatially Random Relays

Zhiguo Ding, Ioannis Krikidis+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 15被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、確率的幾何学を用いて空間的にランダムなリレーや、協調ネットワークにおける無線情報・電力伝送（SWIPT）を調査する。単一ソース環境における3つのリレーセレクション戦略を提案し、複数ソース間でのリレー割り当てを協力形成ゲームとしてモデル化する。主な発見は、エネルギー回収リレーセルが従来の自己駆動リレーセルと同等の多様性ゲインを達成するが、エネルギー回収制約のため、より高いアウトージェ確率を示す点である。

ABSTRACT

In this paper, the application of wireless information and power transfer to cooperative networks is investigated, where the relays in the network are randomly located and based on the decode-forward strategy. For the scenario with one source-destination pair, three different strategies for using the available relays are studied, and their impact on the outage probability and diversity gain is characterized by applying stochastic geometry. By using the assumptions that the path loss exponent is two and that the relay-destination distances are much larger than the source-relay distances, closed form analytical results can be developed to demonstrate that the use of energy harvesting relays can achieve the same diversity gain as the case with conventional self-powered relays. For the scenario with multiple sources, the relays can be viewed as a type of scarce resource, where the sources compete with each other to get help from the relays. Such a competition is modeled as a coalition formation game, and two distributed game theoretic algorithms are developed based on different payoff functions. Simulation results are provided to confirm the accuracy of the developed analytical results and facilitate a better performance comparison.

研究の動機と目的

• 空間的にランダムなリレー配置がSWIPTに基づく協力的ネットワークにおけるアウトージェ確率および多様性ゲインに与える影響を分析すること。
• エネルギー回収制約下での単一ソース・ドアステーションペアに対する3つのリレーセレクション戦略の開発および比較すること。
• 複数のソース間での限られたエネルギー回収リレーの競合を協力形成ゲームとしてモデル化し、その解法を提示すること。
• エネルギー回収制約下でのリレー割り当てにおけるシステムオーバーヘッドと性能のトレードオフを評価すること。

提案手法

• リレー位置の空間的ランダム性をモデル化し、チャネル密度関数を導出するために確率的幾何学を用いる。
• リレーでのデコードアンドフォワード方式を採用し、パスロス指数が2で、リレー・ドアステーション距離がソース・リレー距離に比べて著しく大きいと仮定する。
• 3つのリレーセレクション戦略を提案：ランダム選択、最良リレー選択、および完全なチャネル状態情報（CSI）を必要とする戦略。
• 複数ソースのリレー割り当てを、異なる報酬関数に基づく分散アルゴリズムを用いた協力形成ゲームとしてモデル化する。
• 協力形成における調整オーバーヘッドをモデル化するためのコスト係数κを導入し、リレー選択およびシステム性能に影響を与える。
• シミュレーションによる検証を通じて、解析結果の妥当性を確認し、さまざまなパラメータ下での収束性および性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 空間的にランダムに配置されたリレーを用いた協力的ネットワークにおいて、エネルギー回収リレーは、従来の自己駆動リレーと同等の多様性ゲインを達成できるか？
• RQ2 エネルギー回収制約下で、リレーセレクション戦略の選択がアウトージェ確率およびシステム信頼性に与える影響は何か？
• RQ3 コスト係数κを用いてモデル化された調整オーバーヘッド（κ）が、複数ソース協力的ネットワークにおけるリレー割り当ての性能および収束性に与える影響は何か？
• RQ4 リレーの空間的分布が、リレーがソース信号からエネルギーを回収する場合のアウトージェ性能に与える影響は何か？
• RQ5 エネルギー回収協力的ネットワークにおいて、リレーをソースに近い位置に配置するのと、ドアステーションに近い位置に配置するのとでは、どちらがより効果的か？

主な発見

• エネルギー回収リレーは、従来のリレーと同等の多様性ゲインを達成しており、SWIPTが協力的ネットワークにおける多様性順序を損なわないことを示している。
• エネルギー回収リレーを用いた場合のアウトージェ確率は、log(SNR)/SNR²のレートで減少するが、これは従来の協力的ネットワークにおける1/SNR²のレートよりも遅い。
• 提案された協力形成アルゴリズムは迅速に収束し、複数ソースのリレー割り当てシナリオにおける遅延および計算複雑度を低減する。
• コスト係数κを増加させると、平均コアリションサイズが減少し、結果として1ソースあたりのリレー数が減るため、アウトージェ確率が上昇する。
• κ ≈ 0.001のとき、アウトージェ確率はκに強く依存するが、κ ≥ 0.01では相対的に平坦になるため、高オーバーヘッド領域では性能のプラトーが見られる。
• 同時SWIPT戦略は、分離戦略よりもエネルギー効率が高く、ソースのブロードキャスト信号を情報伝送とエネルギー回収の両方に完全に活用できる。