[논문 리뷰] Optimal Resource Allocation in Full-Duplex Ambient Backscatter Communication Networks for Green IoT

Gang Yang, Dongdong Yuan외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 03.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 14인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 백스캐터 디바이스(BD) 간 최소 스루풋을 최대화하기 위해 백스캐터 시간 비율, 파wer 반사 계수, 서브케이너 파워 할당을 공동으로 최적화하는 풀디플렉스 앰비언트 백스캐터 커뮤니케이션 네트워크를 위한 공동 최적화 프레임워크를 제안한다. 블록 좌표 강하와 순차적 볼록 최적화를 사용하여 알고리즘은 효율적으로 수렴하며, 동일 자원 할당 기준 대비 뚜렷한 스루풋 향상을 달성하며, BD 스루풋, 에너지 수확, 레거시 사용자 성능 간의 핵심 트레이드오프를 드러낸다.

ABSTRACT

Ambient backscatter communication (AmBC) enables wireless-powered backscatter devices (BDs) to transmit information over ambient radio-frequency (RF) carriers without using an RF transmitter, and thus has emerged as a promising technology for green Internet-of-Things. This paper considers an AmBC network in which a full-duplex access point (FAP) simultaneously transmits downlink orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals to its legacy user (LU) and receives uplink signals backscattered from multiple BDs in a time-division-multiple-access manner. To enhance the system performance from multiple design dimensions and ensure fairness, we maximize the minimum throughput among all BDs by jointly optimizing the BDs' backscatter time portions, the BDs' power reflection coefficients, and the FAP's subcarrier power allocation, subject to the LU's throughput constraint, the BDs' harvested-energy constraints, and other practical constraints. As such, we propose an efficient iterative algorithm for solving the formulated non-convex problem by leveraging the block coordinated decent and successive convex optimization techniques. We further show the convergence of the proposed algorithm, and analyze its complexity. Finally, extensive simulation results show that the proposed joint design achieves significant throughput gains as compared to the benchmark scheme with equal resource allocation.

연구 동기 및 목표

• 녹색 IoT를 위한 풀디플렉스 앰비언트 백스캐터 커뮤니케이션 (AmBC) 네트워크에서 스루풋 공정성과 시스템 효율성의 도전 과제를 해결하기 위해.
• 백스캐터 디바이스(BD)의 백스캐터 시간 비율, 파워 반사 계수, FAP 서브케이너 파워 할당이라는 세 가지 핵심 설계 변수를 공동으로 최적화하기 위해.
• 모든 BD의 최소 스루풋을 최대화하면서도 레거시 사용자 스루풋 제약 조건과 에너지 수확 요구 조건을 만족하기 위해.
• 공동 자원 할당으로 인해 발생하는 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 실용적이고 수렴 가능한 알고리즘을 개발하기 위해.
• 풀디플렉스 AmBC 시스템에서 BD 스루풋, 에너지 수확, 레거시 사용자 성능 간의 기본적인 트레이드오프를 규명하기 위해.

제안 방법

• 레거시 사용자 스루풋, 에너지 수확, 하드웨어 제약 조건 하에서 최소 BD 스루풋을 최대화하기 위한 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 백스캐터 시간, 반사 계수, 서브케이너 파워라는 세 개의 변수 블록을 번갈아 최적화하기 위해 블록 좌표 강하(BCD)를 적용한다.
• 각 반복에서 비볼록 부분 문제를 볼록 문제로 근사하기 위해 순차적 볼록 최적화(SCO)를 사용한다.
• 반사 계수 제약 조건의 비볼록성을 처리하기 위해 페널티 방법을 활용하여 반복적 개선을 가능하게 한다.
• 각 반복에서 목적 함수의 단조적 향상을 보여주어 알고리즘의 수렴성을 보장한다.
• 알고리즘의 다항 시간 복잡도를 분석하여 중간 크기의 네트워크에서 실용적 타당성을 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 백스캐터 시간, 반사 계수, 서브케이너 파워 할당을 공동으로 최적화하면 풀디플렉스 AmBC 네트워크에서 공정성과 스루풋을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 이러한 시스템에서 BD 스루풋과 레거시 사용자의 요구 데이터 전송률 간의 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ3 에너지 수확 제약 조건은 백스캐터 디바이스의 구현 가능한 스루풋에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 반복 알고리즘이 비볼록 최적화 문제에 대해 안정된 해로 수렴할 수 있는가?
• RQ5 등가 자원 할당 대비 공동 설계를 통해 달성 가능한 성능 향상은 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 공동 설계는 동일 자원 할당 기준 대비 뚜렷한 최소 스루풋 향상을 달성하며, 특히 고 SNR 조건에서 두드러진 성능 향상을 보인다.
• 레거시 사용자 스루풋 요구 조건이 증가할수록 BD 간 최소 스루풋이 감소함을 확인하여, BD와 LU 간 스루풋 트레이드오프가 명확히 드러난다.
• 낮은 에너지 수확 요구 조건에서는 더 높은 최소 스루풋을 달성함을 통해 BD 스루풋과 에너지 제약 조건 간의 트레이드오프를 입증한다.
• 높은 서브케이너 피크 파워는 더 높은 최소 스루풋을 가능하게 하며, 파워 할당이 핵심 설계 변수임을 시사한다.
• 제안된 알고리즘은 안정된 해로 수렴하며 다항 시간 복잡도를 가지므로, 풀디플렉스 AmBC 네트워크에서의 실용적 구현에 적합하다.
• 100개의 채널 실현값을 기반으로 한 시뮬레이션 결과는 다양한 SNR, 에너지, 파워 제약 조건 하에서도 강력한 성능 향상을 확인한다.