[論文レビュー] Wirelessly Powered Cell-free IoT: Analysis and Optimization

Xinhua Wang, Alexei Ashikhmin+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2020

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、エネルギー効率の向上と上行リンクデータ伝送を向上させるために、セルフリー massive MIMO を用いた無線給電型セルフリー IoT システムを提案する。上行リンクおよび下行リンクのパワー制御を共同で最適化することにより、総消費エネルギーを最小化するとともに、目標SINRを満たし、コロケートド massive MIMO や小セル IoT と比較して、スループットおよびエネルギー効率の両面で優れた性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we propose a wirelessly powered Internet of Things (IoT) system based on the cell-free massive MIMO technology. In such a system, during the downlink phase, the sensors harvest radio-frequency (RF) energy emitted by the distributed access points (APs). During the uplink phase, sensors transmit data to the APs using the harvested energy. Collocated massive MIMO and small-cell IoT can be treated as special cases of cell-free IoT. We derive the tight closed-form lower bound on the amount of harvested energy, and the closed-form expression of SINR as the metrics of power transfer and data transmission, respectively. To improve the energy efficiency, we jointly optimize the uplink and downlink power control coefficients to minimize the total transmit energy consumption while meeting the target SINRs. Extended simulation results show that cell-free IoT outperforms collocated massive MIMO and small-cell IoT both in terms of the per user throughput for uplink, and the amount of energy harvested for downlink. Moreover, significant gains can be achieved by the proposed joint power control in terms of both per user throughput and energy consumption.

研究の動機と目的

• 分散型アクセスポイントを介した無線エネルギー転送により、IoT センサーのバッテリー寿命の制限を克服すること。
• 従来のセルラーや小セル IoT におけるセル境界ユーザーの性能劣化を、分散型アクセスポイントによるより良いパスロスおよびエネルギー集中により克服すること。
• 上行リンクおよび下行リンクのパワー制御を共同で最適化し、目標SINR要件を満たしつつ、総消費エネルギーを最小化すること。
• セルフリー、コロケートド massive MIMO、小セル IoT システムの間で解析的性能評価を可能にするために、回収エネルギーおよびSINRの閉形式式を提供すること。

提案手法

• 分散型アクセスポイント（AP）が下行リンクでRFエネルギーをビームフォーミングすることで、センサーによるエネルギー回収を実現するセルフリー massive MIMO を基盤とするIoTシステムを定式化する。
• センサーが回収したエネルギーを用いて、複数のAPに同時にデータを送信する上行リンク伝送をモデル化し、マクロダイバーシティを活用する。
• チャネルの共分散およびアレイ応答ベクトルを用いて、受信RFエネルギーのタイトな閉形式下限を導出する。
• パイロット汚染およびチャネル推定誤差を考慮した上行リンクSINRの閉形式式を導出する。
• 共同パワー制御問題を2つの部分問題に再定式化する：上行リンクに対して線形計画法、下行リンクに対して凸二次計画法であり、両者とも閉形式で解ける。
• 統計的チャネル状態情報（CSI）および大規模フェージング係数を用いて、チャネル推定およびビームフォーミングをモデル化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 セルフリー massive MIMO を用いた IoT システムの性能は、コロケートド massive MIMO や小セル IoT と比較して、上行リンクスループットおよび下行リンクエネルギー回収においてどのように異なるか？
• RQ2 セルフリー IoT レイアウトにおける受信RFエネルギーの下限の閉形式式は何か？
• RQ3 セルフリー、コロケートド massive MIMO、小セル IoT システムにおける上行リンクSINRの閉形式式は何か？
• RQ4 上行リンクおよび下行リンクのパワー制御をどのように共同で最適化すれば、総消費エネルギーを最小化しつつ目標SINRレベルを維持できるか？
• RQ5 提案された共同パワー制御戦略により、エネルギー効率およびスペクトル効率の面でどの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• マクロダイバーシティおよびパスロスの低減により、セルフリー IoT システムは、上行リンク1ユーザーあたりのスループットおよび下行リンクエネルギー回収において、コロケートド massive MIMO や小セル IoT を上回る性能を発揮する。
• 提案された共同パワー制御方式は、従来の手法と比較して、1ユーザーあたりのスループットおよび総消費エネルギー削減の両面で顕著な向上を達成する。
• 回収エネルギーの閉形式下限は、$ \rho \xi_k N \sum_{l=1}^{L} \gamma_{lk} \beta_{lk} $ として導出され、ここで $ \gamma_{lk} $ および $ \beta_{lk} $ はチャネル共分散および大規模フェージング係数を表す。
• パイロット汚染およびチャネル推定誤差を考慮した上行リンクSINRの閉形式式が導出され、正確な性能分析が可能になる。
• 共同パワー制御問題は、線形計画法（上行リンク）および凸二次計画法（下行リンク）に分解され、両者とも閉形式で解ける。
• シミュレーション結果は、提案された最適化が目標SINR要件を満たしつつ、総送信エネルギーを削減することを確認しており、エネルギー回収およびスペクトル効率の面でセルフリーアーキテクチャの優位性を示している。