[논문 리뷰] Backscatter Communications for the Internet of Things: A Stochastic Geometry Approach

Mudasar Bacha, Bruno Clerckx|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 20.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 29인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 파워 비콘(PB)로부터 에너지를 수확하는 수동형 백스캐터 노드(BN)가 백스캐터링을 통해 통신하는 IoT 네트워크에서 백스캐터링 통신을 분석하기 위해 확률적 기하학 프레임워크를 제안한다. 무작위 배치를 모델링하기 위해 포아송 점 프로세스를 사용하여, 복수의 간섭과 복소 경로 손실을 고려한 커버리지 확률 및 용량에 대한 해석 가능한 표현식을 유도한다. 그 결과, BN 밀도가 높아질수록 커버리지가 악화되지만 용량은 향상되며, 높은 PB 밀도에서는 수동 네트워크의 성능이 구동 네트워크에 근접하는 것으로 나타났다.

ABSTRACT

Motivated by the recent advances in the Internet of Things (IoT) and in Wireless Power Transfer (WPT), we study a network architecture that consists of power beacons (PBs) and passive backscatter nodes (BNs). The PBs transmit a sinusoidal continuous wave (CW) and the BNs reflect back a portion of this signal while harvesting the remaining part. A BN harvests energy from multiple nearby PBs and modulates its information bits on the composite CW through backscatter modulation. The analysis poses real challenges due to the double fading channel, and its dependence on the PPPs of both the BNs and PBs. However, with the help of stochastic geometry, we derive the coverage probability and the capacity of the network in tractable and easily computable expressions, which depend on different system parameters. We observe that the coverage probability decreases with an increase in the density of the BNs, while the capacity of the network improves. We further compare the performance of this network with a regular powered network in which the BNs have a reliable power source and show that for a very high density of the PBs, the coverage probability of the former network approaches that of the regular powered network.

연구 동기 및 목표

• 확률적 기하학을 사용하여 IoT를 위한 백스캐터링 통신 네트워크를 모델링하고 분석하기.
• BN 및 PB의 공간 밀도가 네트워크 성능에 미치는 영향 평가하기.
• 에너지 수확이 가능한 이중 fading 채널에서 커버리지 확률 및 용량 정량화하기.
• 수동형 백스캐터링 네트워크의 성능을 기존의 신뢰할 수 있는 에너지 공급원을 갖춘 구동 네트워크와 비교하기.
• 포아송 점 프로세스를 사용하여 주요 성능 지표에 대한 해석 가능한 닫힌 형식의 수식 제공하기.

제안 방법

• PB와 BN 각각에 대해 독립적인 2차원 포아송 점 프로세스(PPP)를 사용하여 네트워크 모델링.
• 확률적 기하학과 확률 생성 기능(PGFL)을 활용하여 커버리지 확률 및 용량 유도.
• 지수 적분 함수와 라플라스 변환 기법을 적용하여 간섭과 fading 처리.
• 수정된 신호 대 간섭+노이즈비(SINR) 유도 및 젠센의 부등식을 사용한 경계 설정.
• 각각 전방 및 후방 링크에 대해 경로 손실 지수 αf 및 αb 고려.
• PPP에 대한 기대값을 사용하여 BN에서 평균 수신 전력 및 다른 BN들에 의한 간섭 평가.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BN 및 PB 밀도가 증가함에 따라 백스캐터 IoT 네트워크의 커버리지 확률은 어떻게 변화하는가?
• RQ2 BN 및 PB의 무작위 공간 배치 조건 하에서 백스캐터 네트워크의 용량은 얼마인가?
• RQ3 수동형 백스캐터링 네트워크의 성능은 신뢰할 수 있는 에너지 공급원을 갖춘 구동 네트워크와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ4 높은 PB 밀도 조건에서 수동 네트워크의 커버리지 확률이 구동 네트워크에 근접할 수 있는가?
• RQ5 확률적 기하학을 사용하여 커버리지 및 용량에 대해 해석 가능한 수학적 수식을 어떻게 도출할 수 있는가?

주요 결과

• BN 밀도가 증가함에 따라 간섭이 증가하여 커버리지 확률이 감소한다.
• BN 밀도가 높아질수록 네트워크 용량이 증가하여 스펙트럼 효율성이 향상됨을 시사한다.
• 매우 높은 PB 밀도 조건에서는 수동형 백스캐터링 네트워크의 커버리지 확률이 구동 네트워크에 근접한다.
• 유도된 커버리지 확률 및 용량 수식은 해석 가능하며, 경로 손실 지수 및 노드 밀도와 같은 시스템 파라미터에 명시적으로 의존한다.
• 확률적 기하학의 활용으로 이중 fading 채널 및 다수의 간섭원에 의한 간섭을 정확하게 분석할 수 있다.
• 분석 결과, PB가 고밀도로 배치될 경우 백스캐터링 통신이 대규모 IoT 환경에서 실현 가능함을 확인한다.