[논문 리뷰] Optimal Pricing and Load Sharing for Energy Saving in Communications Cooperation

Yinghao Guo, Lingjie Duan외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 30.

Advanced MIMO Systems OptimizationEngineering참고 문헌 21인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 세포망에서 에너지 효율적인 업링크 전송을 가능하게 하기 위해 가격 기반 협동 통신 프레임워크를 제안한다. 여기서 에너지 제약이 있는 이동 단말(MT)들은 인근의 높은 배터리 수준을 가진 MT들에게 자신의 데이터를 중계해 달라고 지불한다. 가격 설정과 로드 공유를 위한 최적화 문제를 수립함으로써, 이 방식은 MT의 에너지 소비와 배터리 고장률을 감소시키며 평균 배터리 수준을 증가시킨다. 분할 가능 및 불가능한 데이터에 대해 효율적인 알고리즘이 개발되었다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a pricing mechanism for the uplink communication cooperation to save the energy of mobile terminals (MTs) in wireless cellular network. Under the uncertainties of the other MTs' channel and battery conditions, a source MT in low battery level or bad channel condition is allowed to select and pay another MT in proximity to help forward its data package to the base station (BS). We formulate the source MT's pricing and load sharing problem as an optimization problem to minimize its expected energy cost. When the source MT cannot split its data package for a certain multimedia application, we motivate the selected relay MT to forward the whole data package by obtaining the optimal pricing through a dichotomous search algorithm. When the source MT can split the data package, we jointly optimize the pricing and load sharing with the relay MT and propose an alternating optimization algorithm that achieves near-optimal solution. Extensive numerical results are provided to show that our proposed pricing mechanism can significantly decrease the source MT's expected energy cost, and load sharing is more cost-efficient when the size of the data package is large and the average number of helping MTs is small.

연구 동기 및 목표

• 자기 이익과 배터리 이질성으로 인해 에너지 절약 협동 통신에서 MT들이 협동할 동기를 부족하게 하는 문제를 해결한다.
• 낮은 배터리 수준이나 열악한 채널 조건을 가진 MT들이 인근의 높은 배터리 수준을 가진 MT들에게 업링크 중계를 위해 지불할 수 있도록 실용적인 가격 기반 메커니즘을 설계한다.
• 에너지 소비를 최소화하면서 신뢰할 수 있는 전송을 보장하기 위해 원천 MT의 가격 설정 및 데이터 로드 공유 전략을 최적화한다.
• 채널 정보와 배터리 상태 정보가 불완전한 부분 협동 환경에서 분할 가능 및 불가능한 데이터 케이스에 대해 효율적인 알고리즘을 개발한다.
• 제안된 기법이 통신 장애와 배터리 고장을 줄이고 운영 중 평균 배터리 수준을 향상시키는 영향을 평가한다.

제안 방법

• 완전한 정보 하에서 릴레이 선택 문제를 벤치마크로 설정하며, 도움을 주는 MT들의 채널 상태와 배터리 상태를 모두 알고 있다고 가정한다.
• 가격 기반의 부분 협동 기법을 제안하며, 원천 MT는 채널 품질과 배터리 수준에 따라 릴레이를 선택하고 지불한다.
• 출처 MT의 에너지 비용을 가격, 데이터 로드, 릴레이 효율성의 함수로 모델링하며, 장애 확률과 에너지 소비를 통합한다.
• 분할 가능한 데이터의 경우 이분법적 탐색을, 비분할 가능한 데이터의 경우 교대 최적화를 사용하여 비볼록 최적화 문제를 해결한다.
• 이阶 도함수 분석과 정적점 조건을 이용해 최적의 데이터 로드 공유 및 가격 설정에 대한 해석적 표현을 유도한다.
• 목적 함수가 가격과 데이터 로드에 대해 경계 볼록성을 가지며, 이는 제안된 알고리즘의 수렴 가능성을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자비심에 의존하지 않고 에너지 제약이 있는 MT들이 업링크 전송에서 협동하도록 유도할 수 있는 가격 기반 메커니즘은 무엇인가?
• RQ2 근처의 MT를 통해 데이터를 중계할 때 원천 MT가 에너지 소비를 최소화하기 위해 최적의 가격 설정 및 로드 공유 전략은 무엇인가?
• RQ3 제안된 기법의 성능은 에너지 절약 및 배터리 고장 측면에서 비협동 또는 전면 협동 모델과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ4 분할 가능 및 불가능한 데이터 제약 하에서 최적의 데이터 로드 분할 및 가격 설정 정책은 무엇인가?
• RQ5 이 기법은 운영 중 MT의 평균 배터리 수준과 신뢰성(장애 확률)에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 가격 설정 및 로드 공유 메커니즘은 이동 단말의 통신 장애와 배터리 고장을 크게 감소시킨다.
• 이 기법은 운영 중 MT의 평균 배터리 수준을 증가시켜 운영 수명을 연장시킨다.
• 분할 가능한 데이터 케이스에서 최적의 데이터 로드는 $ \hat{D}_{i}^{(R)} = \frac{1}{2}\left(D_{i} + \log_{2}\frac{\theta_{i}}{\theta_{j}}\right) $ 로 유도되며, 원천 및 릴레이의 상대적 에너지 효율성에 따라 달라진다.
• 이분법적 탐색과 교대 최적화를 사용한 알고리즘이 효율적으로 수렴하여 실용적 구현이 가능하다.
• 목적 함수는 가격과 데이터 로드에 대해 경계 볼록성을 가지며, 불확실성 하에서도 신뢰할 수 있는 최적화가 가능하다.
• 수치 결과는 이 기법이 비협동 및 전면 협동 벤치마크보다 에너지 효율성과 신뢰성 측면에서 뛰어나다는 것을 확인한다.