[논문 리뷰] Computation Rate Maximization for Wireless Powered Mobile Edge Computing

Feng Wang|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 17.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 9인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 다중 안테나를 갖춘 AP가 에너지 비트포밍을 사용해 사용자를 충전하고 TDMA를 통해 오프로딩을 조정하는 무선 전력 공급 다중 사용자 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 시스템에서 계산 속도를 최대화하기 위한 공동 최적화 프레임워크를 제안한다. 볼록 최적화를 사용하여 반폐쇄형으로 최적 해를 도출하여 기준 대비 가중 합 계산 속도에서 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

Integrating mobile edge computing (MEC) and wireless power transfer (WPT) has been regarded as a promising technique to improve computation capabilities for self-sustainable Internet of Things (IoT) devices. This paper investigates a wireless powered multiuser MEC system, where a multi-antenna access point (AP) (integrated with an MEC server) broadcasts wireless power to charge multiple users for mobile computing. We consider a time-division multiple access (TDMA) protocol for multiuser computation offloading. Under this setup, we aim to maximize the weighted sum of the computation rates (in terms of the number of computation bits) across all the users, by jointly optimizing the energy transmit beamformer at the AP, the task partition for the users (for local computing and offloading, respectively), and the time allocation among the users. We derive the optimal solution in a semi-closed form via convex optimization techniques. Numerical results show the merit of the proposed design over alternative benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• 무선 전력 전송과 모바일 엣지 컴퓨팅을 활용한 자율 주행 IoT 기기에서 제한된 에너지 및 계산 자원 문제를 해결하기 위해.
• 시간 분할 다중접근(TDMA)을 사용하는 다안테나 다중 사용자 MEC 시스템에서 다수 사용자 간 가중 합 계산 속도를 최대화하기 위해.
• 전송 전력 및 MEC 용량 제약 조건 하에서 에너지 비트포밍, 작업 오프로딩 분할, 시간 할당을 공동으로 최적화하기 위해.

제안 방법

• 에너지 및 계산 제약 조건 하에서 가중 합 계산 속도를 최대화하기 위한 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 라그랑주 이중성과 카룩-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 적용하여 반폐쇄형 최적 해를 도출한다.
• 비볼록성을 해소하기 위해 볼록 완화 및 이중 분해 기법을 사용한다.
• 사용자별 채널 조건 및 계산 요구 사항에 기반한 최적 시간 할당 및 작업 분할에 대한 폐쇄형 수식을 유도한다.
• 에너지 수확 제약 조건을 MEC 계산 용량 및 시스템 수준의 공정성과 가중 합 속도 최대화를 통해 통합한다.
• 비트포밍, 시간 할당, 작업 오프로딩 분할을 위한 3단계 최적화를 수행하며, 반복적 이중 분해 기법을 사용해 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무선 전력 공급 MEC 시스템에서 계산 속도를 최대화하기 위해 에너지 비트포밍, 작업 분할, 시간 할당을 공동으로 최적화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 에너지 및 계산 제약 조건 하에서 국지 계산과 오프로딩 사이의 최적 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 사용자 채널 품질, 계산 요구 사항, 비트포밍 설계에 따라 시스템 성능는 어떻게 변화하는가?
• RQ4 사용자별 가중치가 전체 계산 속도 최대화에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 볼록 최적화 기법을 사용하여 공동 최적화 문제를 반폐쇄형으로 해결할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 공동 최적화는 특히 고속 이동성 또는 낮은 채널 품질 환경에서 기준 기법 대비 가중 합 계산 속도에서 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.
• 최적 시간 할당 및 작업 분할은 사용자별 채널 이득, 계산 요구 사항, 에너지 수확 효율성에 기반한 폐쇄형 수식으로 유도되었다.
• 에너지 비트포밍 설계는 채널 조건이 우수한 사용자에게 전송 전력을 집중시켜 시스템 성능을 크게 향상시킨다.
• 반폐쇄형 해법은 낮은 계산 복잡도를 제공하여 실시간 구현에 적합한 효율적인 구현을 가능하게 한다.
• 수치 결과는 제안된 기법이 비트포밍, 시간, 작업 분할 중 하나 또는 두 가지 변수만 최적화하는 전통적 기법보다 뛰어난 성능을 낸다는 것을 확인한다.
• 사용자 간 계산 부하와 에너지 분포를 공동으로 균형 잡음으로써 더 높은 공정성과 에너지 효율성을 달성한다.