[論文レビュー] Wireless Powered User Cooperative Computation in Mobile Edge Computing Systems

Dixiao Wu, Feng Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、無線電力供給型のユーザ協調計算フレームワークをモバイルエッジコンピューティング（MEC）に提案し、停止中のデバイスが専用送信機からRFエネルギーを収集し、アクティブなユーザーの計算タスクのオフロードと実行を支援する。エネルギー中立性制約の下でエネルギービームフォーミング、通信、計算リソースを共同最適化することで、計算レートが顕著に向上し、数値結果では非協力的ベンチマークに対して顕著な利点が示された。

ABSTRACT

This paper studies a wireless powered mobile edge computing (MEC) system, where a dedicated energy transmitter (ET) uses the radio-frequency (RF) signal enabled wireless power transfer (WPT) to charge wireless devices for sustainable computation. In such a system, we present a new user cooperation approach to improve the computation performance of active devices, in which surrounding idle devices are enabled as helpers to use their opportunistically harvested wireless energy from the ET to help remotely execute active users' computation tasks. In particular, we consider a basic scenario with one user (with computation tasks to execute) and multiple helpers, in which the user can partition the computation tasks into various parts for local execution and computation offloading to helpers, respectively. Both the user and helpers are subject to the so-called energy neutrality constraints, such that their energy consumption does not exceed the respective energy harvested from the ET. Under this setup and considering a frequency division multiple access (FDMA) based computation offloading protocol, we maximize the computation rate (i.e., the number of computation bits over a particular time block) of the user, by jointly optimizing the transmit energy beamforming at the ET, as well as the communication and computation resource allocations at both the user and helpers. By leveraging the Lagrange duality method, we present the optimal solution to this problem in a semi-closed form. Numerical results show that the proposed wireless powered user cooperative computation design significantly improves the computation rate at the user, as compared to conventional schemes without such cooperation.

研究の動機と目的

• エネルギー制約のあるモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおける持続可能な計算の課題に対処すること。
• 未使用の計算リソースと機会的かつ収集したRFエネルギーを持つ停止中のデバイスを活用し、アクティブなユーザーのタスクオフロードを支援すること。
• エネルギー中立性制約の下でアクティブユーザーの計算レートを最大化すること。これにより、ユーザーおよび支援者双方が収集したエネルギーを超えないように保証すること。
• 送信機におけるエネルギービームフォーミングと、ユーザーおよび支援者における通信および計算リソース割り当てを共同で最適化すること。

提案手法

• 周波数分割多重アクセス（FDMA）に基づく計算オフロードプロトコルを定式化し、ユーザーおよび支援者間で通信と計算を同時に実行可能にする。
• エネルギー中立性制約の下で計算レートを最大化するため、エネルギービームフォーミング、時間割り当て、計算オフロードの共同最適化問題を導入する。
• ラグランジュ双対性を適用し、KKT条件とラマヌジャン・W関数を用いて解析的妥当性を確保することで、最適解を半閉形式で導出する。
• 双対問題を解くために、関数 $ x e^x $ の逆関数をラマヌジャン・W関数で表現し、最適計算レートおよび時間割り当ての閉形式表現を導出する。
• 最適レートが決定された後、主問題を同等の線形計画問題（LP）に変換し、最適タスク分割の効率的計算を可能にする。
• カルシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を用いて、最適なプライマル・デュアル変数（エネルギーおよび時間割り当てを含む）を特徴付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 停止中のデバイスが回収したRFエネルギーを有効に活用して、無線電力供給型MECシステム内でのアクティブユーザーの計算オフロードを支援できるか？
• RQ2 エネルギー中立性制約の下で、エネルギービームフォーミング、時間割り当て、計算オフロードをどのように共同最適化すれば、計算レートを最大化できるか？
• RQ3 ローカル実行と支援者への協調的オフロードとの間で、最適なタスク分割構造はどのようなものか？
• RQ4 提案された協調的スキームは、非協力的ベンチマークと比較して、計算レートおよびエネルギー効率の点でどのように優れているか？

主な発見

• 提案された無線電力供給型ユーザ協調計算スキームは、従来の非協力的スキームと比較して、アクティブユーザーの計算レートを顕著に向上させる。
• ラグランジュ双対性とラマヌジャン・W関数を用いて、最適解を半閉形式で導出し、ビームフォーミングおよびリソース割り当ての効率的計算を可能にする。
• 各ユーザーの最適計算レートは、ローカル計算、支援者へのオフロード、エネルギー収集のバランスを取ることで達成され、時間およびパワー割り当ての明示的表現が導出された。
• 最適なタスク分割は、ユーザーおよび支援者のチャネル状態、計算能力、エネルギー収集効率に依存し、有利な状況ではオフロードを優先する。
• 数値結果により、特に停止中デバイスの可用性が高く、チャネル状態が良好な状況下で、協調的スキームが非協力的ベンチマークを上回ることが確認された。