[논문 리뷰] NOMA-Aided Mobile Edge Computing via User Cooperation

Yu‐Wen Huang, Yuan Liu외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 31.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 25인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 비정렬 다중접근(NOMA)를 활용한 협업형 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 프레임워크를 제안한다. 사용자와 허브가 동시에 통신 및 계산을 수행하기 위해 액세스 포인트(AP)에 작업을 오프로드하며, 이로 인해 동시에 통신과 계산이 가능해진다. 전력, 시간, 작업 오프로딩을 공동 최적화함으로써 에너지 소비를 최소화하고 오프로드된 데이터를 최대화하여, 기존의 OMA 기반 시스템에 비해 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

Exploiting the idle computation resources of mobile devices in mobile edge computing (MEC) system can achieve both channel diversity and computing diversity as mobile devices can offload their computation tasks to nearby mobile devices in addition to MEC server embedded access point (AP). In this paper, we propose a non-orthogonal multiple-access (NOMA)-aided cooperative computing scheme in a basic three-node MEC system consisting of a user, a helper, and an AP. In particular, we assume that the user can simultaneously offload data to the helper and the AP using NOMA, while the helper can locally compute data and offload data to the AP at the same time. We study two optimization problems, energy consumption minimization and offloading data maximization, by joint communication and computation resource allocation of the user and helper. We find the optimal solutions for the two non-convex problems by some proper mathematical methods. Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed schemes. Some useful insights are provided for practical designs.

연구 동기 및 목표

• 5G 네트워크에서 대량의 장치 연결을 고려할 때 증가하는 저지연, 고대역폭 컴퓨팅 수요를 해결하기 위해.
• AP가 계산 과부하와 긴 전파 지연을 겪는 모바일 클라우드 컴퓨팅(MCC)과 기존 MEC의 한계를 극복하기 위해.
• 협업 컴퓨팅을 통해 모바일 장치의 비활성 계산 자원을 활용하여 스펙트럼 및 계산 효율성을 향상시키기 위해.
• NOMA를 MEC에 통합하여 스펙트럼 효율성을 향상시키고 대량의 연결을 지원하기 위해.
• 세 노드 시스템(사용자, 허브, AP)에서 통신 및 계산 자원을 공동 최적화하여 에너지 소비 최소화 및 데이터 최대화를 달성하기 위해.

제안 방법

• 두 슬롯 전송 모델을 사용한다: 슬롯 1에서는 사용자가 동시에 허브와 AP에 NOMA를 사용해 데이터를 오프로드한다.
• 슬롯 2에서는 허브가 자신의 작업을 계산하고 일부를 AP에 오프로드하며, 그 위치와 계산 능력을 활용한다.
• 사용자 및 허브의 작업 분할, 전송 전력, 오프로딩 시간을 공동 최적화하여 에너지 소비를 최소화하거나 데이터를 최대화한다.
• 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 볼록 완화와 라그랑주 이중 분해와 같은 수학적 기법을 사용한다.
• 에너지 소비 최소화 문제의 비볼록성을 다루기 위해 D.C. (볼록 함수의 차이) 프로그래밍 방법을 적용한다.
• 최적의 전력 및 시간 할당 조건을 분석적으로 유도하며, 피크 전력 및 지연 한계와 같은 핵심 제약 조건의 활성화를 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 NOMA를 활용하여 모바일 에지 컴퓨팅 환경에서 다중 사용자 작업의 동시 오프로딩과 계산을 실현할 수 있는가?
• RQ2 협업형 NOMA 기반 MEC 시스템에서 에너지 소비를 최소화하는 통신 및 계산 자원 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 строго한 지연 제약 조건을 충족하면서도 시스템이 오프로드된 데이터를 최대화하기 위해선 어떻게 해야 하는가?
• RQ4 기존의 OMA 기반 MEC 시스템에 비해 협업 컴퓨팅과 NOMA를 통합한 시스템은 어떤 성능 향상을 제공하는가?
• RQ5 채널 이득과 장치 간 거리의 영향은 최적의 자원 할당 및 시스템 성능에 어떻게 작용하는가?

주요 결과

• 제안된 NOMA 기반 협업형 MEC 기법은 전력, 시간, 작업 오프로딩을 공동 최적화함으로써 뚜렷한 에너지 절감을 달성한다.
• 동일한 지연 및 전력 제약 조건 하에서 OMA 기반 기법 대비 최대 40% 더 많은 데이터를 오프로드할 수 있다.
• 에너지 소비 최소화를 위한 최적 해는 볼록 완화와 D.C. 프로그래밍을 통해 유도되었으며, 수렴성이 보장되어 근사 최적 해에 도달한다.
• 오프로딩 시간과 전력 할당이 채널 이득에 민감한 것으로 나타났으며, AP와의 강한 링크가 더 우수한 성능을 제공한다.
• 허브가 사용자 작업을 계산하고 중계함으로써 사용자의 오프로딩 지연이 감소하여, 허브가 자신의 데이터를 오프로드할 수 있는 시간이 증가한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 기존의 OMA 기반 MEC보다 에너지 효율성과 오프로딩 용량 측면에서 모두 뛰어난 성능을 발휘함을 확인한다.