[논문 리뷰] Joint Communication and Computation Optimization for Wireless Powered Mobile Edge Computing with D2D Offloading

Dixiao Wu, Feng Wang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 31.

Energy Harvesting in Wireless Networks인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 다중 안테나 에너지 송신기가 사용자들에게 무선 에너지를 비음향화하여, 사용자들이 D2D 링크를 통해 유휴 보조 장치에 계산 작업을 오픈로드할 수 있도록 하는 통합 최적화 프레임워크를 제안한다. 본 방법은 교차 최적화와 볼록 완화 기법을 사용하여 개별 에너지 중립성 제약 조건 하에서 합계 계산 속도를 최대화하며, 기준 대비 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

This paper studies a wireless powered mobile edge computing (MEC) system with device-to-device (D2D)-enabled task offloading. In this system, a set of distributed multi-antenna energy transmitters (ETs) use collaborative energy beamforming to wirelessly charge multiple users. By using the harvested energy, the actively computing user nodes can offload their computation tasks to nearby idle users (as helper nodes) via D2D communication links for self-sustainable remote computing. We consider the frequency division multiple access (FDMA) protocol, such that the D2D communications of different user-helper pairs are implemented over orthogonal frequency bands. Furthermore, we focus on a particular time block for task execution, which is divided into three slots for computation task offloading, remote computing, and result downloading, respectively, at different user-helper pairs. Under this setup, we jointly optimize the collaborative energy beamforming at ETs, the communication and computation resource allocation at users and helpers, and the user-helper pairing, so as to maximize the sum computation rate (i.e., the number of task input-bits executed over this block) of the users, subject to individual energy neutrality constraints at both users and helpers. First, we consider the computation rate maximization problem under any given user-helper pairs, for which an efficient solution is proposed by using the techniques of alternating optimization and convex optimization. Next, we develop the optimal user-helper pairing scheme based on exhaustive search and a low-complexity scheme based on greedy selection. Numerical results show that the proposed design significantly improves the sum computation rate at users, as compared to benchmark schemes without such joint optimization.

연구 동기 및 목표

• 저전력 무선 네트워크에서의 에너지 지속 가능성 문제와 미사용 계산 자원의 문제를 해결하기 위해.
• D2D 오픈로드를 통해 유휴 장치를 보조자로 활용하여 무선에서 에너지를 공급받는 모바일 엣지 컴퓨팅에서 자가 지속 가능한 계산을 가능하게 하기 위해.
• 시스템의 계산 속도를 최대화하기 위해 에너지 빔포밍, 자원 할당, 사용자-보조자 쌍화를 통합 최적화하기 위해.
• 효율적인 전력 및 시간 할당을 통해 활성 사용자 및 보조 노드에서 에너지 중립성을 확보하기 위해.
• 실제 구현을 위한 저복잡도 및 최적의 쌍화 기법 개발하기 위해.

제안 방법

• 사용자-보조자 쌍 간의 D2D 통신을 위해 주파수 분할 다중접근(FDMA)을 사용하여 정규화된 주파수 대역을 할당한다.
• 시간 블록을 세 개의 슬롯으로 나눈다: 각 사용자-보조자 쌍에 대한 작업 오픈로드, 원격 계산, 결과 다운로드.
• 고정된 사용자-보조자 쌍화 조건 하에서 통신 및 계산 자원 할당 문제를 해결하기 위해 교차 최적화 및 볼록 최적화 기법을 적용한다.
• Lambert W 함수와 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 조건을 사용하여 최적 데이터 전송 속도에 대한 폐형 표현식을 유도한다.
• 완전 탐색을 통한 최적의 사용자-보조자 쌍화 및 저복잡도 그리디 선택 기법을 개발한다.
• 지속 가능한 운영을 보장하기 위해 사용자 및 보조자 모두에 에너지 중립성 제약 조건을 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 다중 안테나 송신기가 사용자들에게 에너지를 효율적으로 전송하기 위해 어떻게 협업형 에너지 빔포밍을 수행할 수 있는가?
• RQ2 에너지 중립성 제약 조건 하에서 합계 계산 속도를 최대화하기 위해 통신 및 계산 자원을 어떻게 최적 할당할 수 있는가?
• RQ3 D2D 기반 무선에서 에너지를 공급받는 MEC 환경에서 유휴 계산 용량을 활용하기 위해 사용자-보조자 쌍화를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ4 독립적 또는 비최적 설계 대비 통합 최적화 설계의 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ5 저복잡도 쌍화 기법이 최적의 완전 탐색 대비 성능 및 확장성 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 통합 최적화 기법은 통합 설계가 없는 기준 대비 합계 계산 속도를 뚜렷이 향상시킨다.
• 완전 탐색을 통한 최적의 사용자-보조자 쌍화가 최고의 성능를 달성하지만, 그리디 선택 기법은 복잡도와 성능 사이의 우수한 트레이드오프를 제공한다.
• Lambert W 함수를 사용하여 데이터 전송 속도에 대한 폐형 해를 도출함으로써 최적 자원 할당의 효율적 계산이 가능해진다.
• 다중 에너지 송신기(ET)에서의 에너지 빔포밍은 에너지 수확 효율을 향상시켜 더 긴 계산 지속 시간과 높은 데이터 전송 속도를 가능하게 한다.
• 제안된 프로토콜 하에서 사용자 및 보조자 모두가 완전한 에너지 중립성을 확보하여 지속 가능한 운영이 가능하다.
• 수치 결과는 빔포밍, 자원 할당, 쌍화의 통합 최적화가 기존 방법에 비해 계산 속도 측면에서 뚜렷한 성능 향상을 이룬다.