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

Gang Yang, Dongdong Yuan외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 18.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 30인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 에너지 및 스펙트럼 제약 조건 하에 다수의 백스캐터 디바이스(BD) 간 최소 스루풋을 최대화하기 위해 풀디럭스 앰비언트 백스캐터 커뮤니케이션 네트워크(F-ABCN)를 위한 공동 최적화 프레임워크를 제안한다. 라그랑주 이중성과 순차적 볼록 최적화를 통해 백스캐터 시간, 반사 계수, 서브밴드 전력 할당을 공동으로 최적화함으로써, 기준 대비 최대 73.1% 높은 최소 스루풋을 달성하여 무선 전원 공급 IoT 시스템에서 공정성과 스펙트럼 효율성 측면에서 뚜렷한 성능 향상을 입증한다.

ABSTRACT

This paper considers an ambient backscatter communication (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 maximize the system throughput and ensure fairness, we aim to maximize the minimum throughput among all BDs by jointly optimizing the backscatter time and reflection coefficients of the BDs, and the FAP's subcarrier power allocation, subject to the LU's throughput constraint, the BDs' harvested-energy constraints, and other practical constraints. For the case with a single BD, we obtain closed-form solutions and propose an efficient algorithm by using the Lagrange duality method. For the general case with multiple BDs, we propose an iterative algorithm by leveraging the block coordinated decent and successive convex optimization techniques. We further show the convergence performances of the proposed algorithms and analyze their complexities. In addition, we study the throughput region which characterizes the Pareto-optimal throughput trade-offs among all BDs. Finally, extensive simulation results show that the proposed joint design achieves significant throughput gain as compared to the benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• 다중-BD 풀디럭스 앰비언트 백스캐터 커뮤니케이션(F-ABCN) 네트워크에서 기본 최적화의 부족을 보완한다.
• 자원 할당의 공정성을 확보하기 위해 다수의 백스캐터 디바이스(BD) 간 최소 스루풋을 최대화한다.
• 기존 사용자(LU)의 스루풋 요구사항, BD의 에너지 수확 제약 조건, 실용적인 하드웨어 제약 조건을 동시에 만족시킨다.
• 스루풋 영역 개념을 사용하여 모든 BD의 스루풋 간 파레토 최적의 트레이드오프를 특성화한다.
• 비볼록, 다차원 자원 할당 문제에서의 공동 최적화를 위한 효율적인 알고리즘을 개발한다.

제안 방법

• LU의 비율 제약, 수확된 에너지 제약, 피크 전력 제약, 백스캐터 시간 제약 하에 최소 BD 스루풋을 최대화하기 위한 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 단일-BD 케이스의 경우, 라그랑주 이중성과 KKT 조건을 활용해 서브밴드 전력 할당 및 반사 계수 최적화 문제에 대해 닫힌 형태의 해를 유도한다.
• 다중-BD 케이스의 경우, 블록 좌표 강하와 순차적 볼록 최적화를 활용해 반복적으로 백스캐터 시간, 반사 계수, 서브밴드 전력 할당을 최적화한다.
• 이중 분해와 하향 기울기 방법을 사용해 이중 문제를 해결함으로써 국소 최적 해에 수렴하도록 한다.
• 모든 BD의 스루풋 간 파레토 최적 트레이드오프를 특성화하기 위해 스루풋 영역을 도입한다.
• 수렴 보장과 오차 한계가 철저한 검색 비교를 통해 검증된 반복 알고리즘(알고리즘 2)을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다수의 백스캐터 디바이스를 가진 풀디럭스 앰비언트 백스캐터 네트워크에서 자원 할당을 공동으로 최적화하여 공정성을 극대화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 풀디럭스 운영 하에서 백스캐터 디바이스의 스루풋과 에너지 수확 간 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 시간, 반사, 전력 할당의 제안된 공동 최적화가 벤치마크 방법에 비해 시스템 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 다중-BD F-ABCN에 대한 제안된 반복 알고리즘의 수렴 특성과 계산 복잡도는 어떠한가?
• RQ5 신호 대 잡음비(SNR) 및 피크 전력과 같은 시스템 파라미터의 변화에 따라 스루풋 영역과 스루풋-에너지 트레이드오프는 어떻게 변하는가?

주요 결과

• 제안된 공동 최적화 방법은 F-ABCN에서 균일 자원 할당 대비 55.2% 높은 최소 스루풋을 달성하였고, SNR = 20 dB 및 피크 전력 5× 평균 조건에서 히프디럭스 AmBCN(H-ABCN) 기준 73.1% 향상된 성능을 보였다.
• 주어진 피크 전력 하에서, 수확된 에너지 요구량($E_{ ext{min}}$)이 낮을수록 더 높은 최대 최소 스루풋을 달성할 수 있으며, 이는 명확한 스루풋-에너지 트레이드오프를 드러낸다.
• 알고리즘 2는 약 5회 반복 내에 수렴하며, 전수 검색 결과(0.0202 bps/Hz)와 $8 \times 10^{-5}$ 이내의 오차로 전역 최적의 최소 스루풋 0.02028 bps/Hz를 달성하여 근사 전역 최적성임을 확인한다.
• 스루풋 영역 분석을 통해 BD 간 파레토 최적 트레이드오프가 드러나며, 공동 최적화가 기존 방법에 비해 더 뛰어난 공정성과 시스템 성능을 가능하게 함을 입증한다.
• 제안된 방법은 동시에 하향 전송과 상향 백스캐터 수신을 허용함으로써 무선 전원 공급 IoT 시스템에서 스펙트럼 및 에너지 효율성을 크게 향상시킨다.
• 단일-BD 케이스에서는 라그랑주 이중성을 통해 닫힌 형태의 해를 달성하여 효율적 구현과 최적 전력 및 반사 계수 할당에 대한 이론적 통찰을 제공한다.