[논문 리뷰] Joint Offloading and Computing Optimization in Wireless Powered Mobile-Edge Computing Systems

Feng Wang, Jie Xu외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 02.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 24인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 무선 전력 공급 다중 사용자 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템에서 에너지 비례형성, 계산 오프로딩, CPU 주파수 할당을 공동 최적화하는 프레임워크를 제안한다. 볼록 최적화와 KKT 조건을 활용하여 개별 사용자 지연 제약 조건 하에 최소한의 액세스 포인트 에너지 소비를 달성하며, 지연 제약 조건이 있는 계산 작업에 대해 반폐쇄형 최적 해를 유도한다.

ABSTRACT

Mobile-edge computing (MEC) and wireless power transfer (WPT) have been recognized as promising techniques in the Internet of Things (IoT) era to provide massive low-power wireless devices with enhanced computation capability and sustainable energy supply. In this paper, we propose a unified MEC-WPT design by considering a wireless powered multiuser MEC system, where a multi-antenna access point (AP) (integrated with an MEC server) broadcasts wireless power to charge multiple users and each user node relies on the harvested energy to execute computation tasks. With MEC, these users can execute their respective tasks locally by themselves or offload all or part of them to the AP based on a time division multiple access (TDMA) protocol. Building on the proposed model, we develop an innovative framework to improve the MEC performance, by jointly optimizing the energy transmit beamformer at the AP, the central processing unit (CPU) frequencies and the numbers of offloaded bits at the users, as well as the time allocation among users. Under this framework, we address a practical scenario where latency-limited computation is required. In this case, we develop an optimal resource allocation scheme that minimizes the AP's total energy consumption subject to the users' individual computation latency constraints. Leveraging the state-of-the-art optimization techniques, we derive the optimal solution in a semi-closed form. Numerical results demonstrate the merits of the proposed design over alternative benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• 지연 민감한 응용 분야에서 대량의 저전력 IoT 기기들에게 지속 가능한 계산 및 에너지 공급을 제공하는 데 도전 과제를 해결한다.
• 무선 전력 전송(WPT)과 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)을 통합하여 네트워크 엣지에서 자율 수명을 가진 계산을 가능하게 한다.
• 전체 에너지 소비를 최소화하기 위해 에너지 비례형성, 오프로딩 결정, CPU 주파수, 시간 할당을 동시에 최적화한다.
• 다중 사용자 환경에서 시스템 효율성을 극대화하면서도 개별 사용자 계산 지연 제약 조건을 충족시킨다.

제안 방법

• 사용자별 지연 제약 조건 하에서 액세스 포인트의 총 에너지 소비를 최소화하는 공동 최적화 문제를 수립한다.
• 다중 안테나 액세스 포인트(AP)를 모델링하여 무선 주파수 신호를 통해 다수의 단일 안테나 사용자에게 에너지를 비례형성한다.
• 업링크 오프로딩을 위해 시간 분할 multiple access(TDMA)를 사용하며, 로컬 실행과 원격 계산 사이에서 부분 오프로딩을 허용한다.
• 볼록 최적화 기법과 카루쉬-쿤-터커(KKT) 조건을 적용하여 반폐쇄형 최적 해를 도출한다.
• 전송 비례형성, 오프로드된 비트 수, CPU 주파수, 시간 할당 등 결합된 최적화 변수를 처리하기 위해 라그랑주 이중 분해 방법을 도입한다.
• 헤시안 행렬의 최소 고유벡터를 사용하여 이중 문제의 하향 기울기(subgradient)를 유도하여 반복 최적화를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무선 전력 공급 MEC 시스템에서 에너지 비례형성과 계산 오프로딩을 공동 최적화하여 에너지 소비를 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 엄격한 지연 제약 조건 하에서 로컬 계산과 오프로딩 사이의 최적 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 사용자별 계산 지연 제약 조건을 포함할 경우 에너지 효율적인 자원 할당 설계에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 실제 시스템 제약 조건 하에서 비례형성, 오프로딩, CPU 주파수의 공동 최적화를 위한 반폐쇄형 해를 도출할 수 있는가?
• RQ5 사용자 채널 상태와 하드웨어 파rameter는 최적 자원 할당 전략에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 공동 최적화 기법은 기준 기법 대비 액세스 포인트의 에너지 소비를 크게 감소시킨다.
• KKT 조건과 라멘트 W-함수의 역함수를 활용하여 반폐쇄형 최적 해를 도출하여 효율적인 계산을 가능하게 한다.
• 각 사용자별 최적 오프로딩 비율은 오프로드된 비트 수와 시간 할당의 비율로 결정되며, 베타 함수와 채널 이득을 포함한 함수의 역함수로 유도된다.
• 최적 CPU 주파수와 시간 할당은 사용자 작업 크기, 지연 제약 조건, 수확된 에너지 가용성에 의해 공동으로 결정된다.
• 헤시안 행렬의 최소 고유벡터를 기반으로 한 하향 기울기 방법은 최적 이중 해로의 수렴을 보장한다.
• 수치 결과는 제안된 기법이 에너지 효율성과 지연 준수 측면에서 기존 기법보다 뛰어나다는 것을 확인한다.