[논문 리뷰] Computation Rate Maximization in UAV-Enabled Wireless Powered Mobile-Edge Computing Systems

Fuhui Zhou, Yongpeng Wu외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 08.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 13인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 에너지 수확 및 이동성 제약 조건 하에서 계산 속도를 최대화하기 위해 무인 항공기(UAV) 기반 무선 전력 공급 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 부분 오픈로딩을 위한 이중 단계 알고리즘과 이진 오픈로딩을 위한 삼중 단계 대안 알고리즘을 개발하여 최적의 CPU 주파수, 오픈로딩 시간 및 전송 전력에 대한 폐쇄형 해를 유도한다. 시뮬레이션 결과, 기준 대비 뛰어난 성능과 낮은 복잡도를 입증한다.

ABSTRACT

Mobile edge computing (MEC) and wireless power transfer (WPT) are two promising techniques to enhance the computation capability and to prolong the operational time of low-power wireless devices that are ubiquitous in Internet of Things. However, the computation performance and the harvested energy are significantly impacted by the severe propagation loss. In order to address this issue, an unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled MEC wireless powered system is studied in this paper. The computation rate maximization problems in a UAV-enabled MEC wireless powered system are investigated under both partial and binary computation offloading modes, subject to the energy harvesting causal constraint and the UAV's speed constraint. These problems are non-convex and challenging to solve. A two-stage algorithm and a three-stage alternative algorithm are respectively proposed for solving the formulated problems. The closed-form expressions for the optimal central processing unit frequencies, user offloading time, and user transmit power are derived. The optimal selection scheme on whether users choose to locally compute or offload computation tasks is proposed for the binary computation offloading mode. Simulation results show that our proposed resource allocation schemes outperforms other benchmark schemes. The results also demonstrate that the proposed schemes converge fast and have low computational complexity.

연구 동기 및 목표

• 저전력 IoT 기기에서의 제한된 계산 능력과 짧은 배터리 수명 문제를 해결하기 위해.
• UAV를 천공 액세스 포인트로 도입하여 모바일 엣지 컴퓨팅에서 에너지 수확 효율성과 계산 성능을 향상시키기 위해.
• 에너지 인과성 및 이동성 제약 조건 하에서 사용자 오픈로딩 결정, 전송 전력, CPU 주파수 및 UAV 항로를 공동 최적화하기 위해.
• 고성능 계산 속도를 달성하면서도 수렴 속도가 빠르고 복잡도가 낮은 알고리즘 설계하기 위해.

제안 방법

• 무선 전력 공급 모바일 엣지 컴퓨팅(WPMC) 시스템을 UAV 기반으로 제안하여 에너지 전달 및 계산 효율성을 향상시킨다.
• 에너지 인과성 제약 조건 하에서 사용자 오픈로딩 시간, 전송 전력 및 CPU 주파수를 최적화하는 부분 오픈로딩을 위한 이중 단계 알고리즘을 개발한다.
• 이진 오픈로딩을 위한 삼중 단계 대안 알고리즘을 도입하여 최적의 오픈로딩 결정 및 자원 할당을 결정한다.
• 라그랑주 이중성과 카루쉬-쿤-터커(KKT) 조건을 사용하여 최적의 CPU 주파수, 사용자 오픈로딩 시간 및 전송 전력에 대한 폐쇄형 표현식을 유도한다.
• 비볼록성을 다루기 위해 이중 분해와 순차 최적화 기법을 적용한다.
• 복잡한 최적화 문제를 효율적으로 분해하고 해결하기 위해 분할 격자 방법의 다중pliers(ADMM) 프레임워크를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무선 전력 공급 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템에서 UAV 이동성을 어떻게 활용하여 계산 속도를 최대화할 수 있는가?
• RQ2 에너지 수확 제약 조건 하에서 로컬 계산과 작업 오픈로딩 사이의 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 에너지 인과성 제약 조건과 UAV 이동성 제한 조건 하에서 자원 할당을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ4 부분 오픈로딩 및 이진 오픈로딩 모드에서 최적의 CPU 주파수, 전송 전력 및 오픈로딩 시간에 대한 폐쇄형 해는 무엇인가?
• RQ5 제안된 알고리즘이 기준 기술 대비 성능과 복잡도에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 이중 단계 및 삼중 단계 알고리즘은 기존의 기준 기술 대비 더 높은 계산 속도를 달성한다.
• 알고리즘은 빠르게 수렴하고 낮은 계산 복잡도를 보이며 실시간 구현에 적합하다.
• 최적의 CPU 주파수, 전송 전력 및 오픈로딩 시간에 대한 폐쇄형 표현식이 도출되어 효율적인 구현이 가능하다.
• 사용자가 높은 작업 계산 요구량을 지닐 경우 및 국부적 처리 능력이 제한된 경우, 이진 오픈로딩 모드가 더 우수한 성능을 발휘한다.
• 시뮬레이션 결과, UAV 배치가 지상 기반 액세스 포인트에 비해 에너지 수확 효율성과 계산 속도를 크게 향상시킨다.
• 에너지 비용과 계산 지연 간의 트레이드오프에 따라 로컬 실행과 오픈로딩 간 최적의 선택이 결정되며, 알고리즘은 채널 및 에너지 조건에 따라 동적으로 적응한다.