[논문 리뷰] Exploiting QoS Flexibility for Smart Grid and IoT Applications Using TV White Spaces: Extended Version

Naveed Ul Hassan, Chau Yuen외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 10.

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing참고 문헌 11인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 스마트 그리드 및 IoT 응용 분야에서 소형 인지 무선 무선 네트워크 운영자(스몰 코그니티브 라디오 무선 네트워크 운영자, SCWNOs)의 고성능 채널(HPC) 임대 비용을 최소화하기 위해 TV 백색공간(TVWS) 스펙트럼에서 QoS 유연성—특히 전송 지연과 데이터 품질 저하—을 활용하는 라파노프 기반 온라인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 세 가지 조정 가능한 파rameter를 사용하여 비용, 지연, 품질 간의 동적 트레이드오프를 구현하며, 오프라인 하한값에 가까운 거의 최적의 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we consider the utilization of TV White Spaces (TVWS) by small Cognitive Radio (CR) wireless network operators (SCWNO) to support the communication needs of various smart grid and internet of things (IoT) applications. Spectrum leasing could be essential for SCWNO to support a wide range of applications. In our paper, we assume that in order to ensure Quality of service (QoS) requirements, the CR operator has the option of leasing the specially designated high priority TVWS channels (HPC) for short term use by paying a small fee according to the actual usage. Based on Lyapunov drift plus penalty function framework, we develop an online algorithm to exploit QoS flexibility. Such flexibility might be available in terms of data transmission delays as well as data quality reduction in order to minimize the overall HPC leasing cost. The developed algorithm also provides three adjustable parameters that could be controlled to tradeoff the total cost and QoS. The performance of the proposed algorithm is very close to the optimal offline lower bound solution.

연구 동기 및 목표

• 스마트 그라이드 및 IoT 응용 분야에서 소형 인지 무선 무선 네트워크 운영자(스몰 코그니티브 라디오 무선 네트워크 운영자, SCWNOs)의 고성능 채널(HPC) 임대 비용을 최소화하는 데 도전하는 것.
• 응용 분야에 특화된 제약 조건을 위반하지 않으면서도, 내재된 지연 내성과 감소 가능한 데이터 품질을 포함한 QoS 유연성을 활용하는 것.
• 임대 비용, 지연, 데이터 품질 간의 트레이드오프를 조정할 수 있는 온라인 실시간 알고리즘을 개발하는 것.
• 안정성과 유한한 큐잉 지연을 보장하면서도, 최적의 오프라인 하한값에 가까운 성능을 달성하는 것.

제안 방법

• 알고리즘은 시간 슬롯 간 최적화 문제를 분리하기 위해 라파노프 드리프트 플러스 페널티 프레임워크를 사용한다.
• 세 개의 가상 큐를 도입한다: 큐 블랙오프(가상 큐 Z(t)), 데이터 품질(가상 큐 Y(t)), 지연(가상 큐 Q(t))이며, 각각 페널티 함수에 의해 지배된다.
• 결정 변수로는 전체 크기 전송, 감소된 크기 전송, 전송 없음이 포함되며, 드리프트 플러스 페널티 표현식을 최소화하는 방식으로 행동이 선택된다.
• 채널 가용성(h(t))과 가상 큐 상태에 기반하여 알고리즘은 전송 모드(전체/감소/없음)를 동적으로 선택함으로써 비용과 QoS 간 균형을 이룬다.
• 페널티 항목은 비용(c_f^max), 지연(ε_d), 데이터 품질 저하(ε_q)를 포함하며, 비용, 지연, 품질 간의 트레이드오프를 가능하게 하는 파rameter를 포함한다.
• 가상 큐와 지연에 대해 이론적 경계를 유도하여, 모든 조건 하에서 안정성과 유한한 블랙오프를 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SCWNOs는 스마트 그라이드 및 IoT 응용 분야에서 QoS 요구 조건을 충족시키면서도 어떻게 HPC 임대 비용을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 전송 지연과 데이터 품질 저하의 QoS 유연성은 얼마나 활용되어 스펙트럼 임대 비용을 줄일 수 있는가?
• RQ3 온라인 알고리즘이 오프라인 최적 솔루션과 비슷한 거의 최적의 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 실제로 임대 비용, 지연, 데이터 품질 간의 트레이드오프는 어떻게 제어할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 라파노프 기반 온라인 알고리즘은 시뮬레이션에서 최적의 오프라인 하한값의 1.5% 이내 성능을 달성한다.
• 알고리즘은 유한한 큐 블랙오프를 보장하며, 최대 지연 D_max = ⌈Vc_f^max + 1⌉로 설정되어 안정성을 확보한다.
• D_max 시간 슬롯 동안 감소된 크기의 데이터 전송 횟수는 S_max = ⌈min((Y_max + D_max)/ε_q, D_max)⌉로 유한하게 제한되어 품질 제어를 보장한다.
• 가상 큐 Z(t)와 Y(t)는 각각 Z_max = (Vc_f^max)/(1+ε_d) + ε_d 및 Y_max = Vc_f^max + ε_q로 유한하게 유지되어 시스템의 안정성을 보장한다.
• 알고리즘은 비용, 지연, 품질 간의 트레이드오프를 응용 요구 사항에 따라 조정할 수 있는 세 가지 조정 가능한 파rameter(ε_d, ε_q, V)를 제공한다.