[논문 리뷰] Analysis of RF Energy Harvesting in Uplink-NOMA IoT-based Network

Zhou Ni, Ziru Chen외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 25.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 15인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 IoT 네트워크에서 기지국의 다운링크 전송으로부터 RF 에너지를 수확하여 업링크 데이터 전송을 구동하는 업링크 비정규 다중접속(NOMA)을 위한 확률적 기하학 기반 모델을 제안한다. 간섭을 고려하면서 에너지 수확 시간 슬롯 $T$ 를 최적화함으로써 총 전송량을 극대화하며, 에너지 수집 시간과 전송 시간 사이의 균형을 맞추는 최적의 $T$ 를 밝혀내며, 기지국 밀도가 높아질수록 간섭으로 인해 전송량이 감소함을 보여준다.

ABSTRACT

Internet of Things (IoT) systems in general consist of a lot of devices with massive connectivity. Those devices are usually constrained with limited energy supply and can only operate at low power and low rate. In this paper, we investigate a cellular-based IoT system combined with energy harvesting and NOMA. We consider all base stations (BS) and IoT devices follow the Poisson Point Process (PPP) distribution in a given area. The unit time slot is divided into two phases, energy harvesting phase in downlink (DL) and data transmission phase in uplink (uplink). That is, IoT devices will first harvest energy from all BS transmissions and then use the harvested energy to do the NOMA information transmission. We define an energy harvesting circle within which all IoT devices can harvest enough energy for NOMA transmission. The design objective is to maximize the total throughput in uplink within the circle by varying the duration T of energy harvesting phase. In our work, we also consider the inter-cell interference in the throughput calculation. The analysis of Probability Mass Function (PMF) for IoT devices in the energy harvesting circle is also compared with simulation results. It is shown that the BS density needs to be carefully set so that the IoT devices in the energy harvesting circle receive relatively smaller interference and energy circles overlap only with a small probability. Our simulations show that there exists an optimal T to achieve the maximum throughput. When the BSs are densely deployed consequently the total throughput will decrease because of the interference.

연구 동기 및 목표

• IoT 기기들이 다운링크 RF 에너지 수확으로만 구동되는 셀룰러 기반 IoT 네트워크를 모델링하는 것.
• 간섭이 존재하는 포아송 점 프로세스(PPP) 기반 네트워크에서 업링크 NOMA 전송 성능을 분석하는 것.
• 에너지 수확 단계의 지속시간 $T$ 를 최적화하여 총 시스템 전송량을 극대화하는 것.
• 기지국 밀도와 에너지 수확 영역 간 중첩이 시스템 성능에 미치는 영향을 평가하는 것.

제안 방법

• 기지국(BS)과 IoT 기기를 모두 포아송 점 프로세스(PPP)로 네트워크를 모델링한다.
• 각 타임슬롯을 두 단계로 나눈다: 다운링크에서의 에너지 수확 및 업링크 NOMA 전송.
• 각 기지국 주변에 기기들이 전송에 필요한 충분한 에너지를 수확할 수 있는 에너지 수확 영역을 정의한다.
• 업링크 NOMA 시스템에서 간섭을 모델링하고 분석하기 위해 라플라스 변환을 사용한다.
• 에너지 수확 영역 내 IoT 기기 수의 확률질량함수(PMF)를 유도하고 시뮬레이션 결과와 비교한다.
• 간섭과 에너지 가용성 요소를 포함하여 $T$ 와 기지국 밀도 $\lambda_b$ 의 함수로 총 시스템 전송량을 수식으로 기술한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스토하스틱 기하학 기반 IoT 네트워크에서 업링크 NOMA 시스템의 전송량을 극대화하기 위한 최적의 에너지 수확 단계 지속시간 $T$ 는 얼마인가?
• RQ2 기지국 밀도 $\lambda_b$ 는 에너지 수확 영역의 크기와 서로 다른 셀의 영역 간 중첩 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 RF 에너지 수확을 포함한 업링크 NOMA에서 간섭이 총 시스템 전송량에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 에너지 수확 영역 내 IoT 기기 수의 분석적 PMF 는 시뮬레이션 결과와 얼마나 정확하게 일치하는가?
• RQ5 에너지 수확 시간과 전송 시간 사이의 트레이드오프는 전체 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 최적의 에너지 수확 시간 $T = 0.15$ 가 시스템 전송량을 극대화하며, 이 값을 초과할 경우 간섭 증가로 인해 성능 저하가 발생한다.
• 기지국 밀도($\lambda_b$)가 높아질수록 에너지 수확 범위는 증가하지만 간섭도 증가하여 일정 수준 이상에서는 전송량이 감소한다.
• $\lambda_b$ 가 300 BS/km² 에 도달할 경우 에너지 수확 영역의 중첩 확률은 100%에 도달하여 시스템 분석 정확도에 심각한 영향을 미친다.
• 기지국 밀도 $\lambda_b$ 가 20에서 40 BS/km² 사이일 경우, 에너지 수확 영역 내 IoT 기기 수의 분석적 PMF 는 시뮬레이션 결과와 매우 유사하게 일치한다.
• 간섭은 전송량에 심각한 부정적 영향을 미치며, 성능 평가에서 핵심 고려 요소이다.
• 기지국 밀도가 높아질수록 간섭 증가로 인해 전송량이 감소하지만, 이는 더 많은 기기들이 에너지를 수확할 수 있기 때문에 오히려 이점이 있다.