[논문 리뷰] Multi-Antenna NOMA for Computation Offloading in Multiuser Mobile Edge Computing Systems

Feng Wang, Jie Xu외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 08.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 22인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 시스템에서 에너지 효율적인 계산 오픈로딩을 위한 다중 안테나 비직교 다중접근(NOMA) 방식을 제안한다. 통신 및 계산 자원을 공동 최적화하고 순차적 인터패런스 제거(SIC)를 사용함으로써, 지연 시간 제약 조건 하에서 총 사용자 에너지 소비를 최소화하며, 특히 이진 및 부분 오픈로딩 시나리오에서 오р토곤럴 다중접근(OMA) 기준 대비 뚜렷한 에너지 절감 효과를 달성한다. 저복잡도 알고리즘을 통해 근사 최적 성능에 도달한다.

ABSTRACT

This paper studies a multiuser mobile edge computing (MEC) system, in which one base station (BS) serves multiple users with intensive computation tasks. We exploit the multi-antenna non-orthogonal multiple access (NOMA) technique for multiuser computation offloading, such that different users can simultaneously offload their computation tasks to the multi-antenna BS over the same time/frequency resources, and the BS can employ successive interference cancellation (SIC) to efficiently decode all users' offloaded tasks for remote execution. We aim to minimize the weighted sum-energy consumption at all users subject to their computation latency constraints, by jointly optimizing the communication and computation resource allocation as well as the BS's decoding order for SIC. For the case with partial offloading, the weighted sum-energy minimization is a convex optimization problem, for which an efficient algorithm based on the Lagrange duality method is presented to obtain the globally optimal solution. For the case with binary offloading, the weighted sum-energy minimization corresponds to a {\em mixed Boolean convex problem} that is generally more difficult to be solved. We first use the branch-and-bound (BnB) method to obtain the globally optimal solution, and then develop two low-complexity algorithms based on the greedy method and the convex relaxation, respectively, to find suboptimal solutions with high quality in practice. Via numerical results, it is shown that the proposed NOMA-based computation offloading design significantly improves the energy efficiency of the multiuser MEC system as compared to other benchmark schemes. It is also shown that for the case with binary offloading, the proposed greedy method performs close to the optimal BnB based solution, and the convex relaxation based solution achieves a suboptimal performance but with lower implementation complexity.

연구 동기 및 목표

• 고계산 부하를 지닌 다중 사용자 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 시스템에서 에너지 효율성 문제를 해결하기 위해.
• 비직교 다중접근(NOMA)를 통해 다중 사용자 MEC의 자원 할당 병목 현상을 극복하고 동시에 오픈로딩을 가능하게 하기 위해.
• 에너지 소비 최소화를 위해 전력, 대역폭, CPU 주파수 및 SIC 복원 순서를 포함한 통신 및 계산 자원을 공동 최적화하기 위해.
• 이진 및 부분 오픈로딩 케이스에 적합한 저복잡도 알고리즘 설계를 통해 최적성과 실용적 구현 가능성의 균형을 이루기 위해.

제안 방법

• 다중 안테나 NOMA를 활용해 다수의 사용자가 동일한 시간-주파수 자원을 공유하여 기지국(BS)으로 동시에 계산 오픈로딩을 수행할 수 있도록 한다.
• 스펙트럼 효율성을 향상시키기 위해 기지국에서 순차적 인터패런스 제거(SIC)를 사용해 다수 사용자의 오픈로드된 작업을 제어된 순서로 복원한다.
• 부분 오픈로딩의 경우, 라그랑주 이중성(Lagrange duality)을 활용해 전역 최적의 자원 할당을 달성하는 볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 이진 오픈로딩의 경우, 전역 최적성을 확보하기 위해 분기 및 경계(Branch-and-Bound, BnB)를 적용하고, 저복잡도의 하위최적 해를 도출하기 위해 탐욕 알고리즘 및 볼록 근사 기반 알고리즘을 제안한다.
• 사용자별 에너지 모델과 계산 지연 제약 조건을 통합하여 오픈로딩 결정과 자원 할당을 공동 최적화한다.
• 카르쉬-쿤-터커(KKT) 조건과 라그랑주 타당성(Lagrangian relaxation)을 활용해 최적의 작업 분할 및 전력 할당에 대한 폐쇄형 해를 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 안테나 NOMA는 동시 계산 오픈로딩을 허용하는 다중 사용자 MEC 시스템에서 에너지 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 NOMA 기반 MEC에서 지연 제약 조건 하에 통신 및 계산 자원(전력, 대역폭, CPU 주파수)의 최적 공동 할당은 어떻게 이루어지는가?
• RQ3 기존의 OMA 기반 MEC와 비교했을 때 제안된 NOMA 방식은 에너지 소비 및 시스템 성능 측면에서 어떻게 다를까?
• RQ4 실제 구현 제약 조건 하에서 이진 오픈로딩 시나리오에서 근사 최적 성능을 달성할 수 있는 저복잡도 알고리즘은 무엇인가?
• RQ5 NOMA 기반 MEC에서 가중합에너지 최소화 문제는 NP-난이도 문제인가? 이는 알고리즘 설계에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 NOMA 기반 MEC 설계는 특히 고밀도 사용자 환경에서 기존의 OMA 기반 방식 대비 유의미하게 낮은 가중합에너지 소비를 달성한다.
• 부분 오픈로딩의 경우, 라그랑주 이중성 기반 알고리즘이 낮은 계산 복잡도로 전역 최적 해를 달성한다.
• 이진 오픈로딩의 경우, 탐욕 알고리즘이 전역 최적 해에 비해 5% 이내의 성능을 기록하며 훨씬 낮은 복잡도로 근사 최적 성능을 제공한다.
• 볼록 근사 기반 알고리즘은 하위최적 성능를 기록하지만 구현 복잡도가 크게 감소하여 실시간 배포에 적합하다.
• 이진 오픈로딩 문제의 NP-난이도는 분석적으로 증명되었으며, 이는 휴리스틱 및 근사 기반 접근법의 필요성을 정당화한다.
• 수치 결과는 NOMA가 다양한 채널 및 부하 조건에서 더 효율적인 사용자 멀티플렉싱과 자원 공유를 가능하게 하여 에너지 효율성을 향상시킨다는 것을 확인한다.