[논문 리뷰] Energy-Efficient Backscatter Aided Uplink NOMA Roadside Sensor Communications under Channel Estimation Errors

Asim Ihsan, Wen Chen외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 11.

Energy Harvesting in Wireless Networks인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 채널 추정 오차 하에서, 캐리어 발신기의 전송 전력과 도로변 센서의 반사 계수를 최적화함으로써, 5G 초과 지능형 교통 시스템(ITS)을 위한 에너지 효율적인 백스캐터링 보조 업링크 NOMA 시스템을 제안한다. 두 단계의 교대 최적화 알고리즘(AOBWS)을 사용하여, 카르다노의 공식을 통한 닫힌 형태의 해와 반복 계산이 없는 계산 방식을 활용함으로써 낮은 복잡도로 근사 최적의 에너지 효율성을 달성한다.

ABSTRACT

This work presents non-orthogonal multiple access (NOMA) enabled energy-efficient alternating optimization framework for backscatter aided wireless powered uplink sensors communications for beyond 5G intelligent transportation system (ITS). Specifically, the transmit power of carrier emitter (CE) and reflection coefficients of backscatter aided roadside sensors are optimized with channel uncertainties for the maximization of the energy efficiency (EE) of the network. The formulated problem is tackled by the proposed two-stage alternating optimization algorithm named AOBWS (alternating optimization for backscatter aided wireless powered sensors). In the first stage, AOBWS employs an iterative algorithm to obtain optimal CE transmit power through simplified closed-form computed through Cardano's formulae. In the second stage, AOBWS uses a non-iterative algorithm that provides a closed-form expression for the computation of optimal reflection coefficient for roadside sensors under their quality of service (QoS) and a circuit power constraint. The global optimal exhaustive search (ES) algorithm is used as a benchmark. Simulation results demonstrate that the AOBWS algorithm can achieve near-optimal performance with very low complexity, which makes it suitable for practical implementations.

연구 동기 및 목표

• 5G 초과 지능형 교통 시스템(ITS)을 위한 대규모 도로변 센서 네트워크에서 에너지 효율성 문제를 해결하기 위해.
• 부정확한 채널 상태 정보 하에서 백스캐터링 보조 업링크 NOMA 통신의 에너지 효율성(EE)을 최적화하기 위해.
• 서비스 품질(QoS) 및 회로 전력 제약 조건 하에서 캐리어 발신기의 전송 전력과 도로변 센서의 반사 계수를 공동으로 설계하기 위해.
• 동적인 ITS 환경에서 실용적인 구현에 적합한 낮은 복잡도의 근사 최적 알고리즘 개발하기 위해.

제안 방법

• 채널 추정 오차 하에서 네트워크 에너지 효율성을 최대화하기 위한 이중 단계 교대 최적화 프레임워크(AOBWS)를 수립한다.
• 1단계에서는 카룩-쿤-터커(KKT) 조건에서 유도된 삼차방정식을 바탕으로 최적의 캐리어 발신기 전력을 계산하며, 카르다노의 공식을 통해 해를 구한다.
• 2단계에서는 QoS 및 회로 전력 제약 조건 하에서 최적의 반사 계수에 대한 반복 계산이 없는 닫힌 형태의 해를 유도한다.
• 채널 추정 오차를 고려한 효과적인 신호 대 인터페런스 더하기 노이즈비(SINR) 및 도달 가능한 전송률의 단순화된 표현을 활용한다.
• 성능 검증을 위해 전역 최적의 완전 탐색(ES)을 벤치마크로 활용한다.
• 반사 계수에 대한 도달 가능한 전송률의 볼록성(concavity)을 증명하여, 전역 최적해에 수렴함을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 채널 추정 오차 하에서 백스캐터링 보조 업링크 NOMA 도로변 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 어떻게 극대화할 수 있는가?
• RQ2 부정확한 채널 상태 정보 하에서 캐리어 발신기의 최적 전력 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 QoS 및 회로 전력 제약 조건 하에서 반사 계수에 대한 닫힌 형태의 해를 유도할 수 있는가? 이를 통해 계산 복잡도를 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 AOBWS 알고리즘은 성능 및 복잡도 측면에서 완전 탐색과 비교해 어떻게 다른가?
• RQ5 도달 가능한 전송률 함수는 반사 계수에 대해 볼록한가? 이를 통해 전역 최적성 보장가능한가?

주요 결과

• AOBWS 알고리즘은 완전 탐색 벤치마크 대비 상당히 낮은 계산 복잡도로 근사 최적의 에너지 효율성을 달성한다.
• 최적의 캐리어 발신기 전력은 최적화 문제를 삼차방정식으로 변환한 후 카르다노의 공식을 통해 계산된다.
• 반사 계수 최적화는 반복 계산이 없는 닫힌 형태의 해를 제공하여 실시간 구현이 가능하다.
• 반사 계수에 대한 도달 가능한 전송률 함수의 볼록성이 증명되어, 해의 전역 최적성 보장된다.
• 시뮬레이션 결과는 AOBWS가 완전 탐색 성능에 매우 가까운 성능을 보이며, 同시에 낮은 복잡도를 유지함을 확인한다.
• 시스템은 채널 추정 오차 하에서도 뛰어난 성능을 유지하여, 실세계 ITS 구현의 실용성을 입증한다.