[논문 리뷰] Optimal Fairness-Aware Time and Power Allocation in Wireless Powered Communication Networks

Zhaohui Yang, Wei Xu외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 14.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 30인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 스펙트럼 효율성과 사용자 공정성을 균형 잡는 동시에 총 α-공정 유용도를 동시에 최대화하는 무선 전력 공급 통신망(WPCNs)을 위한 최적의 공정성 인식 시간 및 전력 할당 프레임워크를 제안한다. 비볼록 총 α-공정 유용도 문제를 볼록 문제로 변환함으로써, 저자들은 시간 및 전력 할당에 대한 폐쇄형 해를 유도하며, 모든 가용 시간을 활용할 때 최적 성능를 달성함을 보여준다. 이때 공정성은 α 매개변수를 통해 조정된다.

ABSTRACT

In this paper, we consider the sum $α$-fair utility maximization problem for joint downlink (DL) and uplink (UL) transmissions of a wireless powered communication network (WPCN) via time and power allocation. In the DL, the users with energy harvesting receiver architecture decode information and harvest energy based on simultaneous wireless information and power transfer. While in the UL, the users utilize the harvested energy for information transmission, and harvest energy when other users transmit UL information. We show that the general sum $α$-fair utility maximization problem can be transformed into an equivalent convex one. Tradeoffs between sum rate and user fairness can be balanced via adjusting the value of $α$. In particular, for zero fairness, i.e., $α=0$, the optimal allocated time for both DL and UL is proportional to the overall available transmission power. Tradeoffs between sum rate and user fairness are presented through simulations.

연구 동기 및 목표

• 무선 전력 공급 통신망(WPCNs)에서 사용자가 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 신호로부터 에너지를 수확하는 조건에서 총 전송률과 사용자 공정성 간의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 시스템 총 전송률과 사용자 간 공정성 사이의 매끄러운 트레이드오프를 가능하게 하는 일반적인 총 α-공정 유용도 극대화 문제를 수립하기 위해.
• 다운링크 및 업링크 전송 모두에서 에너지 수확 제약 조건 하에 시스템 성능을 최적화하는 통합 시간 및 전력 할당 전략을 개발하기 위해.
• 총 α-공정 유용도 극대화 문제가 볼록임을 증명하고, 최적의 시간 및 전력 할당을 위한 폐쇄형 해를 효율적으로 구할 수 있음을 보이기 위해.

제안 방법

• 논문은 총 α-공정 유용도 극대화 문제를 비볼록 최적화 문제로 수립한 후, 수학적 이완 및 이중성 기법을 사용하여 등가의 볼록 문제로 변환한다.
• 볼록화된 문제에 대해 라그랑주 이중성을 적용하여 카루시-쿤-터커(KKT) 조건을 도출함으로써 최적 해를 유도한다.
• α = 0(공정성 없음)인 경우, 다운링크 및 업링크에 대한 최적 시간 할당이 전체 가용 전송 전력에 비례함을 보여주는 폐쇄형 해를 유도한다.
• 보완 타당성 조건 하에서 KKT 조건을 풀어 다운링크 및 업링크 단계에서의 최적 전력 할당을 유도하며, 전송 전력에 대한 폐쇄형 표현식을 도출한다.
• 다운링크 및 업링크 모두에서 동시에 정보 복원과 에너지 수확을 고려하며, 준정적 평탄 fading 채널에서 간섭과 채널 페이딩을 모델링한다.
• 해결책은 총 α-공정 유용도를 극대화하기 위해 모든 가용 시간을 활용함을 보장하며, 공정성은 α 매개변수로 제어된다.

Figure 1: System model.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 WPCNs에서 시간과 전력을 어떻게 통합적으로 할당하여 공정성과 스펙트럼 효율성을 균형 잡고 총 α-공정 유용도를 극대화할 수 있는가?
• RQ2 사용자가 다운링크 및 업링크 전송 모두에서 에너지를 수확할 경우, 최적의 시간 및 전력 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 WPCNs에서 일반적인 총 α-공정 유용도 극대화 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 볼록 문제로 변환할 수 있는가?
• RQ4 공정성 매개변수 α는 WPCNs에서 최적의 시간 및 전력 할당에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 총 α-공정 유용도가 최대가 되는 조건는 무엇이며, 시스템 성능는 α에 따라 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• WPCNs에서 총 α-공정 유용도 극대화 문제가 볼록임을 증명하였으며, 이는 볼록 최적화 기법을 통해 효율적이고 전역 최적의 해를 도출할 수 있음을 의미한다.
• α = 0(공정성 없음)인 경우, 다운링크 및 업링크에 대한 최적 시간 할당은 전체 가용 전송 전력에 비례하며, 이는 총 전송률을 극대화한다.
• 최적의 시간 할당은 모든 가용 시간이 사용될 때 달성되며, 이는 시간 효율성이 공정성 인식 유용도를 극대화하는 데 핵심적임을 시사한다.
• 채널 이득, 노이즈, 공정성 제약 조건을 기반으로 다운링크 및 업링크 단계에서의 최적 전력 할당에 대한 폐쇄형 표현식을 도출하였다.
• 시뮬레이션 결과는 α 매개변수를 조절함으로써 총 전송률과 사용자 공정성 사이에 매끄러운 트레이드오프가 존재함을 보여주며, 높은 α 값일수록 공정성에 더 기여함을 확인하였다.
• 시간 할당 비율을 고정하거나 에너지 수확을 다운링크 전용으로 가정하는 기존 기법들과는 달리, 본 논문의 방법은 양방향 단계에서 시간과 전력을 통합 최적화함으로써 성능 면에서 뛰어나다.

Figure 2: The harvest-then-transmit protocol.