[논문 리뷰] Computation Efficiency Maximization in Wireless-Powered Mobile Edge Computing Networks

Fuhui Zhou, Rose Qingyang Hu|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 28.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 31인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 무선 전력 공급을 받는 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 네트워크에서 계산 효율성을 극대화하기 위해 에너지 수확 시간, 현지 계산 주파수, 오프로딩 파arameter를 동시에 최적화하는 자원 할당 프레임워크를 제안한다. 부분적 및 이진 오프로딩 모드 하에서 비선형 에너지 수확 모델을 사용하고 TDMA 및 NOMA를 비교함으로써, 연구는 부분적 오프로딩과 NOMA가 공정성과 계산 효율성을 크게 향상시키며, 시뮬레이션에서 기준 대비 성능이 뛰어나다는 것을 입증한다.

ABSTRACT

Energy-efficient computation is an inevitable trend for mobile edge computing (MEC) networks. Resource allocation strategies for maximizing the computation efficiency are critically important. In this paper, computation efficiency maximization problems are formulated in wireless-powered MEC networks under both partial and binary computation offloading modes. A practical non-linear energy harvesting model is considered. Both time division multiple access (TDMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) are considered and evaluated for offloading. The energy harvesting time, the local computing frequency, and the offloading time and power are jointly optimized to maximize the computation efficiency under the max-min fairness criterion. Two iterative algorithms and two alternative optimization algorithms are respectively proposed to address the non-convex problems formulated in this paper. Simulation results show that the proposed resource allocation schemes outperform the benchmark schemes in terms of user fairness. Moreover, a tradeoff is elucidated between the achievable computation efficiency and the total number of computed bits. Furthermore, simulation results demonstrate that the partial computation offloading mode outperforms the binary computation offloading mode and NOMA outperforms TDMA in terms of computation efficiency.

연구 동기 및 목표

• 지속적인 운영을 위해 무선 전력 전송을 활용함으로써 에너지 제약이 있는 모바일 디바이스의 과제를 해결하기 위해.
• 소비된 에너지 대비 처리된 비트 수 비율인 계산 효율성을 실용적인 비선형 에너지 수확 모델 하에서 극대화하기 위해.
• 부분적 및 이진 계산 오프로딩 모드 하에서 에너지 수확 시간, 현지 계산 주파수, 오프로딩 시간/파워의 공동 할당을 최적화하기 위해.
• TDMA와 비정규 다중접근(NOMA) 간의 공정성 및 계산 효율성 측면에서 무선 전력 공급 MEC 시스템의 성능 비교를 위해.
• 공동 자원 할당 설계에서 발생하는 비볼록 최적화 문제를 해결하는 데 효과적인 알고리즘 개발을 위해.

제안 방법

• 최소 공정성을 고려한 계산 효율 극대화를 위한 비볼록 최적화 문제를 수립하며, 비선형 에너지 수확 모델을 통합한다.
• 비볼록 문제를 해결하기 위해 두 가지 반복적 알고리즘과 두 가지 대안 최적화 알고리즘을 제안하며, 라그랑주 이중성과 보완성 조건을 활용한다.
• 업링크 오프로딩을 위해 시간 분할 다중접근(TDMA)과 비정규 다중접근(NOMA)을 통합하여 시스템 성능에 미치는 영향을 평가한다.
• 채널 이득, 사용자별 파arameter 및 에너지 제약 조건을 기반으로 최적의 오프로딩 시간 및 전력에 대한 닫힌 형태의 표현식을 유도한다.
• 라그랑주 완화와 카루시-쿠른-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 활용하여 하위 문제를 분석하고 해를 구함으로써 최적 해에 수렴함을 보장한다.
• 이중 문제를 해결하고 최적의 이중 변수를 결정하기 위해 이분법 검색 방법을 사용하여 원 문제 해를 효율적으로 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무선 전력 공급 MEC 네트워크에서 에너지 수확 시간, 현지 계산 주파수, 오프로딩 파aram터의 공동 최적화가 계산 효율성에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ2 공정성 및 계산 효율성 측면에서 부분적 계산 오프로딩이 이진 계산 오프로딩에 비해 성능 향상은 얼마나 되는가?
• RQ3 에너지 제약이 있는 MEC 네트워크에서 NOMA는 TDMA에 비해 계산 효율성과 사용자 공정성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 제안된 자원 할당 체계 하에서 총 처리된 비트 수와 계산 효율성 사이의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ5 비선형 에너지 수확 모델은 무선 전력 공급 MEC 시스템의 최적 자원 할당 및 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 부분적 오프로딩은 현지 및 엣지 실행 간 유연한 작업 분할을 允허므로 계산 효율성과 공정성 측면에서 이진 오프로딩보다 뛰어나다.
• NOMA는 상향 링크 전송에서 스펙트럼 효율성과 사용자 멀티플렉싱 능력이 뛰어나기 때문에 TDMA보다 더 높은 계산 효율성을 달성한다.
• 제안된 반복적 및 대안 최적화 알고리즘이 최적 해로 수렴하며, 기준 대비 사용자 간 공정성이 뚜렷이 향상된다.
• 시뮬레이션 결과는 총 처리된 비트 수와 계산 효율성 사이에 명확한 상충 관계가 있음을 확인하였으며, 공동 자원 최적화를 통해 최적 점을 도달할 수 있음을 보여준다.
• 특히 NOMA 환경에서 채널 이득이 우수한 사용자를 오프로딩 우선순위에 두면 계산 효율성이 더 높아진다.
• 비선형 에너지 수확 모델은 RF 에너지 변환의 포화 효과를 반영하므로 더 현실적이고 효율적인 전력 할당을 가능하게 한다.