[논문 리뷰] Joint MOO of Transmit Precoding and Receiver Design in a Downlink Time Switching MISO SWIPT System

Nafiseh Janatian, Ivan Stupia외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 26.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 17인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 다중 암호화된 접근점과 단일 안테나 사용자를 가진 다운링크 MISO SWIPT 시스템에서 동시 전송 예비화 및 타임 스위칭(TS) 비율 설계를 위한 다목적 최적화(MOO) 프레임워크를 제안한다. 비볼록 랭크 제약 문제를 비볼록 준지그레디언트 프로그래밍(SDP)으로 변환하기 위해 가중 체비셰프 방법을 사용하고, 이를 주도화-최소화(MM) 알고리즘을 통해 해결함으로써, 데이터 전송률과 수확된 에너지 사이의 파레토 최적 트레이드오프를 달성한다. 이론적으로 최적 해가 랭크-일치 제약 조건을 만족함을 증명하였다.

ABSTRACT

In this paper, we consider a time-switching (TS) co-located simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) system consisting of multiple multi-antenna access points which serve multiple single antenna users. In this scenario, we propose a multi-objective optimization (MOO) framework to design jointly the Pareto optimal beamforming vector and the TS ratio for each receiver. The objective is to maximize the utility vector including the achieved data rates and the harvested energies of all users simultaneously. This problem is a non-convex rank-constrained MOO problem which is relaxed and transformed into a non-convex semidefinite program (SDP) based on the weighted Chebycheff method. The majorization-minimization algorithm is utilized to solve the nonconvex SDP and the optimal solution is proved to satisfy the rank constraint. We also study the problem of optimizing the beamforming vectors in a fixed TS ratio scenario with the same approach. Numerical results are provided for two coordinated access points with MISO configuration. The results illustrate the trade-off between harvested energy and information data rate objectives and show the effect of optimizing the precoding strategy and TS ratio on this trade-off.

연구 동기 및 목표

• 시간 스위칭 수신기를 갖춘 다중 사용자 다운링크 MISO SWIPT 시스템에서 정보 전송률과 에너지 수확 간 균형을 이루는 도전 과제를 해결한다.
• 모든 사용자의 데이터 전송률과 수확된 에너지를 동시에 최대화하기 위해 범위화 벡터와 타임 스위칭 비율을 공동 최적화하는 프레임워크를 설계한다.
• 비볼록, 랭크 제약 조건이 있는 다목적 문제의 특성을 완화하고, 비볼록 준지그레디언트 프로그래밍(SDP)으로 변환한다.
• 이론적 분석과 알고리즘적 강제 조건을 통해 최적 해가 범위화를 위한 필수 랭크-일치 구조를 유지함을 보장한다.
• 공동 최적화가 스펙트럼 효율성과 에너지 수확 성능 간 트레이드오프에 미치는 영향을 평가한다.

제안 방법

• 모든 사용자의 데이터 전송률과 수확된 에너지를 포함하는 유틸리티 벡터를 최대화하기 위한 다목적 최적화(MOO) 문제를 수립한다.
• 비볼록, 랭크 제약 조건이 있는 MOO 문제를 비볼록 준지그레디언트 프로그래밍(SDP)으로 변환하기 위해 가중 체비셰프 방법을 적용한다.
• 비볼금 준지그레디언트 프로그래밍을 반복적으로 해결하기 위해 주도화-최소화(MM) 알고리즘을 활용하여 정류점에 수렴함을 보장한다.
• 이론적으로 풀이된 문제의 최적 해가 범위화를 위한 랭크-일치 제약 조건을 만족함을 증명하여 물리적 실현 가능성을 확보한다.
• 카루쉬-쿠른-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 유도하고, 여유 조건을 분석하여 활성화된 목표 함수를 식별하고 최적의 라그랑주 승수를 결정한다.
• 이중 변수가 랭크-널스페이스 정리에 의해 랭크-일치 해를 강제함을 확인하여, 범위화기의 구조를 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간 스위칭 수신기를 갖춘 다중 사용자 MISO SWIPT 시스템에서 정보 전송률과 에너지 수확 간의 파레토 최적 트레이드오프는 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ2 범위화 벡터와 타임 스위칭 비율을 공동으로 최적화할 경우 시스템 성능 트레이드오프에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 SWIPT 시스템에서 비볼록, 랭크 제약 조건이 있는 다목적 최적화 문제는 준지그레디언트 프로그래밍과 주도화-최소화를 통해 효과적으로 완화되고 해결될 수 있는가?
• RQ4 풀이된 문제의 최적 해가 범위화를 위한 필수 랭크-일치 구조를 유지하는 조건는 무엇인가?
• RQ5 고정된 타임 스위칭 비율 설계 대비 제안된 공동 최적화 방법은 성능 트레이드오프 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 MOO 프레임워크는 다운링크 MISO SWIPT 시스템에서 데이터 전송률과 수확된 에너지 사이의 파레토 최적 트레이드오프를 성공적으로 달성한다.
• 주도화-최소화 알고리즘이 모든 범위화기의 랭크-일치 제약 조건을 만족하는 해로 수렴함을 보여주며, 물리적 실현 가능성을 보장한다.
• 이론적 분석을 통해 최적의 이중 변수가 랭크-일치 구조를 강제함을 확인하였으며, 모든 l, j에 대해 rank(𝒳ₗⱼ) = 1임을 증명하였다.
• 수치 결과는 예비화와 TS 비율의 공동 최적화가 고정 구성을 가진 설계 대비 전송률-에너지 트레이드오프를 크게 향상시킴을 보여준다.
• 최적 해는 각 사용자당 하나의 활성 목표 함수로 특징지어지며, 정규화된 전송률과 에너지 지표 중 최소값에 의해 결정된다.
• 이 방법은 사용자 간 균형 잡힌 성능 향상을 달성하며, 범위화 설계가 정보 복원과 에너지 수확 모두에서 간섭을 효과적으로 관리한다.