[논문 리뷰] Joint Resource Optimization for Heterogeneous Multicell Networks with Wireless Energy Harvesting Relays.

Ali A. Nasir, Duy T. Ngo외 3명|arXiv (Cornell University)|2014. 08. 19.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 32인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 에너지 수확 기반 수신-증폭-전송 중계기를 갖춘 이종 다셀 네트워크를 대상으로, 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 사용하여 기지국 전력, 전력 분할 비율, 중계기 전송 전력을 공동으로 최적화하는 통합 자원 최적화 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 매우 비볼록적인 총 데이터율, 공정성 및 총 전력 최소화 문제를 효율적으로 해결하며, 강력한 경험적 성능을 보이며 KKT 최적해로 수렴한다.

ABSTRACT

This paper considers a heterogeneous multicell network where the base station (BS) of each cell communicates with its cell-edge user with the assistance of an amplify-and-forward relay node. Equipped with a power splitter and a wireless energy harvester, the self-sustaining relay scavenges radio frequency (RF) energy from the received signals to process and forward the information. Our aim is to develop a resource allocation scheme that jointly optimizes (i) BS transmit powers, (ii) received power splitting factors for energy harvesting and information processing at the relays, and (iii) relay transmit powers. In the face of strong intercell interference and limited radio resources, we formulate three highly-nonconvex problems with the objectives of sum-rate maximization, max-min throughput fairness and sum-power minimization. To solve such challenging problems, we propose to apply the successive convex approximation (SCA) approach and devise iterative algorithms based on geometric programming and difference-of-convex-functions programming. The proposed algorithms transform the nonconvex problems into a sequence of convex problems, each of which is solved very efficiently by the interior-point method. We prove that our algorithms converge to the optimal solutions that satisfy the Karush-Kuhn-Tucker conditions of the original nonconvex problems. In the lack of a true globally optimal method for the considered problems, SCA-based solutions have been shown to often empirically achieve the global optimality in most practical settings.

연구 동기 및 목표

• 자기 유지를 위한 중계기를 갖춘 이종 다셀 네트워크에서 간섭과 제한된 무선 자원의 문제를 해결하기 위해.
• 시스템 성능 향상을 위해 기지국 전송 전력, 중계기 전력 분할 비율, 중계기 전송 전력을 공동으로 최적화하기 위해.
• 총 데이터율 최대화, 최소 최대 스루풋 공정성, 총 전력 최소화의 세 가지 매우 비볼록적인 최적화 문제를 수립하고 해결하기 위해.
• 실제 제약 조건 하에 에너지 제약이 있는 중계기 지원 네트워크에 대해 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 개발하기 위해.

제안 방법

• 비볼록 문제를 순차적인 볼록 하위문제로 변환하기 위해 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA) 프레임워크를 적용하기 위해.
• 비볼록 성분을 근사하기 위해 기하학적 프로그래밍과 복소함수 차분(Difference-of-Convex-Functions, DC) 프로그래밍을 사용하기 위해.
• 내부점 방법을 사용하여 각 볼록 하위문제를 반복적으로 해결함으로써 높은 계산 효율성을 확보하기 위해.
• 원래의 비볼록 문제의 카루시-쿠른-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 만족하는 해로 수렴함을 보장하기 위해.
• 기지국 전력, 중계기 전력 분할 비율, 중계기 전송 전력을 조율적으로 공동 최적화하는 반복 알고리즘을 설계하기 위해.
• 전력 분할기의 역할을 모델링하여 RF 신호를 에너지 수확과 정보 처리로 분할함으로써 에너지 수확 제약 조건을 처리하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 수확 기반 중계기를 갖춘 간섭 제한 다셀 네트워크에서 기지국 전력, 중계기 전력 분할 비율, 중계기 전송 전력을 공동 최적화하면 시스템 성능가 어떻게 향상되는가?
• RQ2 이러한 맥락에서 매우 비볼록적인 자원 할당 문제를 해결하기 위해 SCA 기반 알고리즘이 제공하는 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 원래 문제의 비볼록성에도 불구하고 제안된 방법이 근사 전역 최적해에 얼마나 가까이 도달할 수 있는가?
• RQ4 공동 최적화 프레임워크는 중계기 지원 이종 네트워크에서 총 데이터율, 공정성 및 에너지 효율성을 어떻게 균형 잡는가?

주요 결과

• 제안된 SCA 기반 알고리즘은 원래의 비볼록 문제의 카루시-쿠른-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 만족하는 해로 수렴한다.
• 전역 최적해를 확보할 수 없는 상황에서도 경험적으로 대부분의 실용적 시나리오에서 전역 최적해에 근접하는 고품질의 해를 달성한다.
• 협동적 전력 제어와 에너지 분할을 통해 공동 최적화 프레임워크가 간섭 간섭을 효과적으로 완화하고 스펙트럼 효율을 향상시킨다.
• 기하학적 프로그래밍과 DC 프로그래밍의 사용은 비볼록 제약 조건과 목표 함수의 효율적 근사를 가능하게 한다.
• 내부점 방법은 반복적 SCA 과정에서 각 볼록 하위문제를 신속하고 신뢰성 있게 해결함을 보장한다.
• 이 프레임워크는 정보 전달에 사용되는 동일한 신호에서 RF 에너지를 수확함으로써 중계기의 자가 유지 작동을 가능하게 한다.