[논문 리뷰] Intelligent Reflecting Surface Enhanced Resilient Design for MEC Offloading over Millimeter Wave Links

Yashuai Cao, Tiejun Lv|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 13.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 43인용 수 31

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 업링크 오프로딩에서 블로킹에 대한 내성을 향상시키기 위해 지능형 반사 표면(IIRS)을 활용한 mmWave-MEC 시스템을 제안한다. 교대로 최적화 프레임워크를 통해 사용자 전력, 다중 사용자 검출, 수동 빔포밍을 공동으로 최적화함으로써, 지연 제약 조건을 충족시키면서 이동국 에너지 소비를 최소화하는 방식이다. 두 가지 효율적인 알고리즘인 CCMO와 SIMin-ADMM를 통해 대규모 IRS 구현에 대한 확장성을 확보하였다.

ABSTRACT

The merge of mobile edge computing (MEC) and millimeter-wave (mmWave) communications will hopefully enable the fast access for computational resources, where these two technologies can benefit from each other's potentials. However, the high susceptibility to blocking in mmWave networks imposes crucial challenges for further development of mmWave-MEC vision. In this paper, a novel intelligent reflecting surface (IRS) assisted mmWave-MEC scheme is proposed to overcome the disruptive effect caused by blockage events. In this context, we investigate new methods to minimize mobile power for a multi-user mmWave-MEC system, thus efficiently orchestrating the uplink mobile power resources for latency-constrained computation offloading. In particular, the mobile power is optimized by joint design of individual device power, multi-user detection matrix and passive beamforming. To tackle this issue, we develop an alternating optimization framework so that the joint optimization can be decomposed into tractable subproblems. First, we provide closed-form expressions for the update of powers and multi-user detection vectors in each iteration step. Then, we reformulate the passive beamforming problem. To cater for large-scale IRS scenario, we propose two efficient algorithms including complex circle manifold optimization (CCMO) method and sum-of-inverse minimization (SIMin) fraction transform based alternating direction method of multipliers (ADMM) method. Finally, numerical results corroborate the merits of our proposed IRS assisted mmWave-MEC scheme, and demonstrate the feasibility and effectiveness of our algorithms.

연구 동기 및 목표

• mmWave-MEC 시스템에서 높은 블로킹 민감도로 인한 신뢰할 수 있는 계산 오프로딩이 방해당하는 문제를 해결하기 위해.
• 엄격한 지연 제약 조건 하에서 다중 사용자 mmWave-MEC 네트워크에서 업링크 이동국 에너지 소비를 최소화하기 위해.
• IRS를 활용한 mmWave 링크에서 사용자 전력, 다중 사용자 검출, 수동 빔포밍을 공동으로 최적화하는 프레임워크를 개발하기 위해.
• 대규모 IRS 구현을 위한 효율적인 알고리즘 설계를 통해 확장성을 확보하기 위해.

제안 방법

• 사용자 전력, 다중 사용자 검출, 수동 빔포밍의 공동 최적화를 분해하여 접근 가능한 부분 문제로 나누는 교대로 최적화 프레임워크를 제안한다.
• 각 반복 단계에서 사용자 전력 및 다중 사용자 검출 벡터를 갱신하기 위한 폐형 해를 유도한다.
• IRS 제약 조건 하에서 효율적인 최적화를 가능하게 하기 위해 수동 빔포밍 문제를 재구성한다.
• 대규모 IRS 시나리오를 위한 확장 가능한 두 가지 알고리즘인 복소수 원환면 최적화(CCMO)와 역수 합 최소화(SIMin) ADMM를 도입한다.
• 비볼록성을 다루기 위해 분수 변환과 ADMM를 활용하여 수동 빔포밍 최적화를 수행한다.
• 블록좌표 강하 방식을 활용하여 전력, 검출, 위상 이동 솔루션을 반복적으로 개선한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS는 mmWave-MEC 시스템에서 블로킹으로 인한 장애를 어떻게 완화시킬 수 있는가?
• RQ2 다중 사용자 mmWave 오프로딩 환경에서 지연 제약 조건을 충족시키면서 업링크 이동국 전력 소비를 최소화하는 공동 최적화 전략은 무엇인가?
• RQ3 대규모 IRS 구현에서 수동 빔포밍은 어떻게 효율적으로 최적화할 수 있는가?
• RQ4 어떤 알고리즘 접근 방식이 IRS를 활용한 mmWave-MEC 시스템의 확장성 있고 저복잡도 구현을 가능하게 하는가?
• RQ5 CCMO와 SIMin-ADMM는 IRS 빔포밍에 대해 성능과 수렴 특성에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 IRS를 활용한 mmWave-MEC 기법은 기존 기법 대비 이동국 업링크 전력 소비를 크게 감소시킨다.
• 교대로 최적화 프레임워크는 신뢰성 있게 수렴하며, 다수의 사용자에 걸쳐 저지연 계산 오프로딩을 달성한다.
• CCMO 및 SIMin-ADMM 알고리즘은 대규모 IRS 구현에 있어 높은 효율성과 확장성을 보여준다.
• 전력 및 검출 벡터에 대한 폐형 갱신은 반복 최적화 과정에서 빠르고 안정적인 수렴을 가능하게 한다.
• 수치 결과는 제안된 공동 최적화 프레임워크의 실현 가능성과 효과성을 실제 블로킹 시나리오에서 확인한다.
• 변동하는 채널 조건과 사용자 이동 패턴 하에서도 시스템은 강건한 성능을 유지한다.