[논문 리뷰] Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Energy Transfer and Mobile Edge Computing for Public Transport Vehicles

Shan Jaffry|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 17.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 10인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 미래의 대중교통 수단(F-PTVs)을 위한 지능형 반사면(IRS) 기반 통합 시스템을 제안하여 승객 기기의 배터리 수준을 유지하기 위해 무선 에너지 전송(WET)과 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)을 가능하게 한다. IRS를 활용해 신호 강도를 향상시키고, MEC를 통해 계산을 오프로드함으로써 기기의 에너지 효율성이 크게 향상되며, 최적 조건에서 시뮬레이션 결과 네트워크 에너지 수익이 발생함을 확인했다. 특히 에너지 수확 임계값을 높일수록 효과가 두드러진다.

ABSTRACT

In the forthcoming 6G era, Future Public transport vehicles (F-PTV), such as buses, trains, etc. will be designed to cater to the communication needs of the commuters that will carry numerous smart devices (smartphones, e-bands etc.). These battery-powered devices need frequent recharging. Since recharging facilities are not readily available while commuting, we envision F-PTVs that will provide in-vehicle recharging via Wireless Energy Transfer (WET) through in-vehicle Access Points. F-PTV will also be internally coated with Intelligent Reflecting Surface (IRS) that reflects incident radio waves towards the intended device to improve signal strength at the receiver, for both information and energy transmissions. F-PTVs will also be equipped with Mobile Edge Computing (MEC) servers to also serve multiple purposes, including a reduction in devices' task completion latency and offering in-vehicle Cloud services. MEC-server offloading will also relieve smart devices' processors off intensive tasks to preserve battery power. The challenges associated with the IRS-aided integrated MEC-WET model within F-PTV are also discussed. We present the simulation to show the effectiveness of such a model for F-PTV.

연구 동기 및 목표

• 공공교통 수단(PTVs)에서 승객이 携帯하는 스마트 기기의 배터리 고갈 문제를 해결하기 위함.
• 무선 에너지 전송(WET), 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC), 지능형 반사면(IRS)을 통합한 F-PTVs 내부 시스템 설계를 위함.
• 수동적 IRS 반사 방식을 통해 차내 신호 품질과 에너지 수확 효율을 향상시키기 위함.
• MEC 기반 작업 오프로딩을 통해 기기의 계산 지연을 감소시키고 배터리 수명을 보존하기 위함.
• 실제 채널 및 하드웨어 제약 조건 하에서 시뮬레이션을 통해 시스템의 효과성을 평가하기 위함.

제안 방법

• 시스템은 WET 및 MEC 서비스를 제공하기 위해 차내 액세스 포인트(PTV-AP)를 통합한다.
• 차내에 지능형 반사면(IRS)을 구현하여 RF 신호를 반사하고 빔포밍함으로써 기기 방향으로 신호 대 잡음비(SNR)와 에너지 수신을 향상시킨다.
• 무선 에너지 전송(WET)은 RF 신호를 이용해 기기에서 에너지를 수확하며, 최대 수확 에너지 임계값 $P_{\text{max}}$ 가 핵심 하드웨어 제약 조건이 된다.
• 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)은 기기의 계산 작업을 로컬 MEC 서버로 오프로드하여 현지 처리 에너지 소비와 지연을 감소시킨다.
• 기기의 에너지 변화를 $E[t+1] = E[t] + E_g[t+1] - E_c[t+1]$ 로 모델링하며, 여기서 $E_g[t+1]$ 는 수확된 에너지와 오프로딩으로 절감된 에너지를 포함한다.
• 시뮬레이션은 $P_{\text{max}}$, IRS 요소 수 $N$, 작업 크기 $\mu$ 등의 다양한 파라미터를 가진 1000회 반복 실행으로 수행된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 밀도가 높고 신체 그림자 효과가 심한 F-PTV 환경에서 IRS 보조 신호 반사 방식이 WET 효율성에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 MEC 오프로딩과 WET의 병합적 영향이 F-PTVs 내 기기의 배터리 에너지 수준에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 수확 에너지 임계값($P_{\text{max}}$)을 증가시킬 경우 WET 시스템에서 순수 에너지 수익을 달성할 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 IRS 반사 요소 수($N$)가 에너지 수확 및 기기 에너지 균형에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 다양한 작업 크기에서 에너지 소비와 수익 간 최적의 트레이드오프는 어떻게 도출되는가?

주요 결과

• 낮은 수확 임계값($P_{\text{max}} = 0.004$ W) 조건에서는 기기 포화 상태로 인해 IRS 보조 여부와 관계없이 WET로 인한 에너지 수익이 근본적으로 없었다.
• 일부 $P_{\text{max}}$ 가 0.04 W로 증가하면 IRS 없이도 중간 정도의 에너지 수익이 관찰되어 하드웨어 제약 조건이 핵심임을 입증했다.
• MEC 오프로딩만으로도 에너지 손실이 극히 미미하여 기기의 배터리 수명을 상당 부분 보존함을 확인했다.
• IRS 보조 MEC-WET 시스템은 순수 에너지 수익을 달성하였으며, 특히 반사 요소 수 $N$ 이 64에서 200으로 증가함에 따라 기기의 에너지 수준이 初기 1 mJ를 초과하는 경향을 보였다.
• 작은 데이터 크기(예: 24 Kbits)에서는 IRS 보조 MEC-WET 케이스의 에너지 수익 대 소비 비율이 WET 전용 케이스의 두 배에 달했다.
• 데이터 크기가 증가함에 따라 오프로딩 및 현지 계산 에너지 소비 비용이 증가하여 에너지 수익 대 소비 비율이 감소하는 경향을 보였다.