[논문 리뷰] Finite-horizon Online Transmission Rate and Power Adaptation on a Communication Link with Markovian Energy Harvesting

Baran Tan Bacinoglu, Elif Uysal‐Biyikoglu|arXiv (Cornell University)|2013. 05. 20.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 8인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 유한한 시간 범위와 마코프성 에너지 수확을 가지는 에너지 수확 통신 시스템을 대상으로 저복잡도의 온라인 전송 속도 및 전력 적응 정책을 제안한다. 동적 프ogramming의 통찰을 바탕으로 한 기대 임계값 계산을 활용하여, 이 정책은 거의 최적의 전송률을 달성하며, 지연 제약 조건 하에서 무한한 시간 범위의 최적 정책보다 뛰어난 성능을 보인다. 이는 실시간 구현에 있어 계산적으로 실현 가능하다.

ABSTRACT

As energy harvesting communication systems emerge, there is a need for transmission schemes that dynamically adapt to the energy harvesting process. In this paper, after exhibiting a finite-horizon online throughput-maximizing scheduling problem formulation and the structure of its optimal solution within a dynamic programming formulation, a low complexity online scheduling policy is proposed. The policy exploits the existence of thresholds for choosing rate and power levels as a function of stored energy, harvest state and time until the end of the horizon. The policy, which is based on computing an expected threshold, performs close to optimal on a wide range of example energy harvest patterns. Moreover, it achieves higher throughput values for a given delay, than throughput-optimal online policies developed based on infinite-horizon formulations in recent literature. The solution is extended to include ergodic time-varying (fading) channels, and a corresponding low complexity policy is proposed and evaluated for this case as well.

연구 동기 및 목표

• 예측할 수 없고 시간에 따라 변하는 에너지 가용성이 있는 에너지 수확 시스템에서 동적 전송 속도 및 전력 적응의 과제를 해결한다.
• 이산 전력/속도 적응과 마코프성 에너지 수확 조건 하에서 유한한 시간 범위의 온라인 전송률 최적화 문제를 수립한다.
• 최적의 동적 프로그래밍 해를 최소한의 계산 부담으로 근사하는 저복잡도 히우리스틱 정책을 개발한다.
• 제안된 정책이 지연 제약 조건이 있는 상황에서 기존의 무한한 시간 범위 최적 정책보다 성능이 뛰어나다는 것을 입증한다.
• 시간에 따라 변하는 채널( fading 채널)으로의 프레임워크 확장을 위해 전송 속도 적응을 위한 동적 기대 수위 계산을 도입한다.

제안 방법

• 저장된 에너지, 수확 상태, 종료까지의 시간을 상태 공간으로 정의한 마코프 결정 과정(MDP)으로 문제를 수립한다.
• 동적 프로그래밍을 통해 최적 해의 구조를 유도하여, 전송 속도 및 전력 선택을 위한 임계값 기반의 의사결정 규칙을 규명한다.
• 기대 향후 에너지와 채널 조건에 기반한 시간에 따라 변하는 임계값을 계산하는 기대 임계값(ET) 정책을 제안한다.
• 워터 필링 기반의 근사법을 사용하여 기대 수위를 계산하고, 이는 전송 전력 및 속도 적응을 안내한다.
• 이전 에너지 수확 기대치와 채널 이득에 의존하는 기대 수위에 대한 단순화된 표현을 도입한다.
• 시간에 따라 변하는 채널 상태를 고려하기 위해 기대 수위를 동적으로 계산하는 방식으로 정책을 확장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 마코프성 에너지 수확을 가지는 유한한 시간 범위의 에너지 수확 시스템에서 온라인 전송 속도 및 전력 적응은 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 에너지 제약 조건 하에서 이산 속도 및 볼록 전력-속도 함수를 가진 최적의 온라인 정책의 구조는 어떠한가?
• RQ3 저복잡도 히우리스틱이 최적의 동적 프로그래밍 해의 성능을 최소한의 계산 부담으로 근사할 수 있는가?
• RQ4 제안된 정책의 성능은 지연 측면에서 기존의 무한한 시간 범위 최적 정책과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 시간에 따라 변하는 채널( fading 채널)으로의 확장은 동적 수위 계산을 통해 가능할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 기대 임계값(ET) 정책은 다양한 에너지 수확 패턴에서 최적의 동적 프로그래밍 해에 근접한 전송률을 달성한다.
• ET 정책은 일정 속도 및 급진적 정책보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보이며, 특히 에너지 수확 과정이 정상성에서 벗어날 경우에 더욱 두드러진다.
• 주어진 평균 지연에 대해, ET 정책은 이전 연구에서 제안한 무한한 시간 범위 전송률 최적화(TO) 정책보다 높은 전송률을 달성한다.
• 짧은 시간 범위에서도 ET 정책과 최적 해 사이의 성능 격차는 작게 유지되어, 지연 민감한 응용 분야에서의 효과성을 입증한다.
• 기대 수위 근사법은 전체 동적 프로그래밍을 풀지 않아도 최적 전송 수준을 계산적으로 효율적으로 추정할 수 있게 한다.
• 동적 기대 수위 계산을 통한 페이딩 채널로의 확장은 강력한 성능 유지를 보이며, 정책이 시간에 따라 변하는 조건에 적응 가능함을 입증한다.