[논문 리뷰] IRS-aided Wireless Powered MEC Systems: TDMA or NOMA for Computation Offloading?

Guangji Chen, Qingqing Wu외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 13.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 IRS 보조 무선 전력 공급 MEC 시스템에서 업링크 계산 오픈로딩에 대해 TDMA와 NOMA 중 어느 것이 더 우월한지 조사한다. 동적 빔포밍을 통한 IRS 수동 빔포밍과 자원 할당을 공동으로 최적화함으로써, 전송 프레임마다 IRS 빔포밍을 적응적으로 구성할 경우 TDMA가 NOMA를 능가함을 증명하며, 더 높은 계산 속도와 향상된 스펙트럼 및 에너지 효율성을 달성한다.

ABSTRACT

An intelligent reflecting surface (IRS)-aided wireless powered mobile edge computing (WP-MEC) system is conceived, where each device's computational task can be divided into two parts for local computing and offloading to mobile edge computing (MEC) servers, respectively. Both time division multiple access (TDMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) schemes are considered for uplink (UL) offloading. Given the capability of IRSs in intelligently reconfiguring wireless channels over time, it is fundamentally unknown which multiple access scheme is superior for MEC UL offloading. To answer this question, we first investigate the impact of three different dynamic IRS beamforming (DIBF) schemes on the computation rate of both offloading schemes, based on the flexibility for the IRS in adjusting its beamforming (BF) vector in each transmission frame. Under the DIBF framework, computation rate maximization problems are formulated for both the NOMA and TDMA schemes, respectively, by jointly optimizing the IRS passive BF and the resource allocation. We rigorously prove that offloading adopting TDMA can achieve the same computation rate as that of NOMA, when all the devices share the same IRS BF vector during the UL offloading. By contrast, offloading exploiting TDMA outperforms NOMA, when the IRS BF vector can be flexibly adapted for UL offloading. Despite the non-convexity of the computation rate maximization problems for each DIBF scheme associated with highly coupled optimization variables, we conceive computationally efficient algorithms by invoking alternating optimization. Our numerical results demonstrate the significant performance gains achieved by the proposed designs over various benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• IRS 보조 무선 전력 공급 MEC 시스템에서 업링크 계산 오픈로딩에 대해 TDMA와 NOMA 중 어느 것이 더 우월한지 규명하는 것.
• 세 가지 동적 IRS 빔포밍(DIBF) 기법이 TDMA 및 NOMA 모두에 미치는 계산 속도에 미치는 영향을 분석하는 것.
• IRS 수동 빔포밍과 자원 할당을 공동으로 최적화하여 비볼록 계산 속도 최대화 문제를 수립하고 해결하는 것.
• 스펙트럼 및 에너지 효율성 측면에서 제안된 설계가 기준 기준선 대비 성능 향상을 얼마나 달성하는지 평가하는 것.
• IRS 보조 하에 최적의 다운링크 시간 할당을 도출하는 것.

제안 방법

• 전송 프레임마다 적응적으로 재구성되는 IRS 위상 이득을 갖는 동적 IRS 빔포밍(DIBF) 프레임워크를 제안하여 채널 조건을 향상시킨다.
• TDMA 및 NOMA 기반의 계산 속도 최대화 문제를 수립하며, IRS 수동 빔포밍과 시스템 자원 할당(시간, 전력, 계산 주파수)을 공동으로 최적화한다.
• 수립된 문제에서 비볼록이고 고도로 결합된 최적화 변수를 다루기 위해 교대 최적화(Alternating Optimization)를 적용한다.
• 모든 장치가 동일한 IRS 빔포밍 벡터를 공유할 경우 TDMA가 NOMA와 동일하거나 우월한 성능을 달성할 수 있는 분석 조건을 유도한다.
• 라그랑주 리 릿지 및 KKT 조건을 활용하여 볼록화된 부분 문제를 해결하고 최적 해를 도출한다.
• 제안된 이론적 결과를 수치 결과를 통해 검증하며, 기존 기준선 대비 제안된 기법을 비교 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 IRS 빔포밍을 적용한 IRS 보조 WP-MEC 시스템에서 TDMA가 NOMA를 능가하는 조건은 무엇인가?
• RQ2 동적 IRS 빔포밍은 TDMA 및 NOMA 기반 업링크 오픈로딩에서 계산 속도에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 IRS를 활용해 시스템 성능을 향상시킬 경우, 다운링크 무선 전력 전송에 대한 최적의 시간 할당은 무엇인가?
• RQ4 모든 장치가 동일한 IRS 빔포밍 벡터를 공유할 경우, TDMA와 NOMA가 동일한 계산 속도를 달성할 수 있는가?
• RQ5 IRS 보조 빔포밍은 높은 스펙트럼 및 에너지 효율성을 유지하면서도 전송 시간을 어떻게 단축시킬 수 있는가?

주요 결과

• 모든 장치가 업링크 오픈로딩 중 동일한 IRS 빔포밍 벡터를 공유할 경우, TDMA는 NOMA와 동일한 계산 속도를 달성한다.
• IRS 빔포밍 벡터가 전송 프레임마다 민첩하게 적응적으로 조정될 경우, TDMA는 계산 속도에서 NOMA를 능가한다.
• 제안된 동적 IRS 빔포밍 기법은 시스템의 스펙트럼 및 에너지 효율성을 크게 향상시키며, 무선 전력 전송을 위한 필요 시간을 감소시킨다.
• 수치 결과는 고속 이동성 또는 고밀도 IoE 환경에서 기존 기준선 대비 뚜렷한 성능 향상을 보여준다.
• IRS 보조를 통해 다운링크 무선 전력 전송에 대한 최적의 시간 할당이 효과적으로 감소하여 더 긴 오픈로딩 및 계산 시간을 확보할 수 있다.
• IRS 수동 빔포밍과 자원 할당을 공동 최적화함으로써 계산적으로 효율적인 교대 최적화 알고리즘을 통해 근사 최적 성능을 달성한다.