[논문 리뷰] Full-Duplex Wireless-Powered Communication Network with Energy Causality

Xin Kang, Chin Keong Ho외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 02.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 18인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 하이브리드 액세스 포인트(HAP)가 TDMA를 통해 다수의 사용자로부터 업링크 데이터를 수신하면서 동시에 무선 전력을 방출하는 풀드럭스 무선 에너지 수확 통신망(WPCN)을 제안한다. 사용자가 자신의 전송 이전에 수확한 에너지만을 사용하도록 에너지 인과성(energy causality)을 적용함으로써, 최적의 시간 할당이 합통과량을 최대화하고 총 전송 시간을 최소화한다(증명된 볼록 최적화 문제로, 선형 복잡도의 닫힌 형태로 해결 가능). 주요 결과로는 통과량이 사용자 수에 비례로 증가하고, 합통과량 최대화와 총 시간 최소화 목표 간 최적 스케줄링 전략이 다름을 확인하였다.

ABSTRACT

In this paper, we consider a wireless communication network with a full-duplex hybrid access point (HAP) and a set of wireless users with energy harvesting capabilities. The HAP implements the full-duplex through two antennas: one for broadcasting wireless energy to users in the downlink and one for receiving independent information from users via time-division-multiple-access (TDMA) in the uplink at the same time. All users can continuously harvest wireless power from the HAP until its transmission slot, i.e., the energy causality constraint is modeled by assuming that energy harvested in the future cannot be used for tranmission. Hence, latter users' energy harvesting time is coupled with the transmission time of previous users. Under this setup, we investigate the sum-throughput maximization (STM) problem and the total-time minimization (TTM) problem for the proposed multi-user full-duplex wireless-powered network. The STM problem is proved to be a convex optimization problem. The optimal solution strategy is then obtained in closed-form expression, which can be computed with linear complexity. It is also shown that the sum throughput is non-decreasing with increasing of the number of users. For the TTM problem, by exploiting the properties of the coupling constraints, we propose a two-step algorithm to obtain an optimal solution. Then, for each problem, two suboptimal solutions are proposed and investigated. Finally, the effect of user scheduling on STM and TTM are investigated through simulations. It is also shown that different user scheduling strategies should be used for STM and TTM.

연구 동기 및 목표

• 무선 네트워크에서 제한된 배터리 수명 문제를 해결하기 위해 무선 에너지 수확을 통해 지속적인 운영을 가능하게 한다.
• 다수의 사용자로부터 업링크 데이터를 수신하면서 동시에 에너지를 전송하는 풀드럭스 하이브리드 액세스 포인트(HAP)를 설계한다.
• 에너지 인과성 모델을 도입하여 사용자가 미래에 수확한 에너지를 사용할 수 없도록 하여, 사용자 간 에너지 수확과 전송 시간이 상호 연결되도록 한다.
• 에너지 인과성 제약 조건 하에서 두 가지 핵심 최적화 문제를 해결한다: 합통과량 최대화(STM) 및 총 전송 시간 최소화(TTM).
• STM 및 TTM에 대해 최적 및 준최적의 시간 할당 및 스케줄링 전략을 비교하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다.

제안 방법

• HAP는 두 개의 안테나를 사용한다: 하나는 다운링크 무선 전력 전송(WPT)을 위해, 다른 하나는 TDMA를 통해 업링크 수신을 위해 사용되어, WPT와 업링크 전송을 동시에 가능하게 한다.
• 에너지 인과성은 각 사용자가 자신의 전송 슬롯 이전에 수확한 에너지만을 사용할 수 있도록 모델링되며, 이로 인해 사용자 간 시간 결합 제약 조건이 발생한다.
• 합통과량 최대화(STM) 문제는 볼록 최적화 문제로 설정되며, 선형 복잡도로 닫힌 형태로 해결된다.
• 총 전송 시간 최소화(TTM) 문제에 대해, 결합 제약 조건을 활용하여 최적 해를 도출하는 이중 단계 알고리즘을 제안한다.
• 두 가지 준최적 시간 할당 기법을 도입한다: 동일 시간 할당 및 탄젠트 포인트 할당이며, 최적 해와의 성능을 비교한다.
• STM 및 TTM에 대해 사용자 스케줄링 전략을 평가하며, 증가하는 SNR 순서와 감소하는 SNR 순서 스케줄링을 시뮬레이션을 통해 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 인과성을 고려한 제안된 풀드럭스 WPCN 프로토콜이 가용 합통과량과 총 전송 시간에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ2 에너지 인과성 제약 조건 하에서 합통과량을 최대화하기 위한 최적 시간 할당 정책은 무엇이며, 효율적으로 계산될 수 있는가?
• RQ3 사용자 수가 증가할수록 합통과량은 어떻게 변화하는가? 그리고 시스템 통과량은 사용자 수에 따라 감소하지 않는가?
• RQ4 TTM 문제에서 최적의 사용자 스케줄링 순서는 무엇이며, 준최적 스케줄링 전략과 비교해 볼 때 어떤가?
• RQ5 STM 및 TTM 문제에서 준최적 시간 할당 기법은 최적 해 대비 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 합통과량 최대화(STM) 문제는 볼록임이 증명되었으며, 선형 계산 복잡도로 닫힌 형태로 최적 해가 유도되었다.
• 합통과량은 사용자 수에 비례하여 감소하지 않으며, 사용자 수가 증가할수록 최적 해와 동일 시간 할당 간 성능 격차가 크게 증가한다(예: K=10일 때 최대 1단위 격차).
• 총 전송 시간 최소화(TTM) 문제에 대해, 결합된 에너지 인과성 제약 조건을 최적으로 해결하기 위한 이중 단계 알고리즘이 제안되었다.
• 탄젠트 포인트 준최적 시간 할당 기법은 최적 해에 매우 가까운 성능을 보이며, HAP 전송 전력이 증가할수록 격차가 점차 감소한다.
• SNR 순서를 감소하는 순서로 사용자를 스케줄링하는 것이 증가하는 순서보다 더 우수한 성능을 보이며, 특히 낮은 SNR를 가진 사용자가 총 전송 시간에 지배적인 경우 더욱 두드러진다.
• STM과 TTM에 대해 최적의 사용자 스케줄링 전략이 다르므로, 스케줄링 전략의 선택은 시스템 목표에 따라 달라진다.