[논문 리뷰] Optimal Task Assignment and Power Allocation for NOMA Mobile-Edge Computing Networks

Fang Fang, Yanqing Xu외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 28.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 28인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 최대 작업 완료 시간을 최소화하기 위해 NOMA 기반 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 네트워크를 위한 최적의 작업 할당 및 전력 할당 방식을 제안한다. 준볼록 최적화 문제를 수립하고 이분법 검색 알고리즘을 적용하여 에너지 및 전력 제약 조건 하에 저지연 오프로딩을 달성하며, 두 사용자 시나리오에 대해 닫힌 형태의 해를 유도함으로써 시뮬레이션을 통해 수렴성과 최적성을 입증한다.

ABSTRACT

Mobile edge computing (MEC) can enhance the computing capability of mobile devices, and non-orthogonal multiple access (NOMA) can provide high data rates. Combining these two technologies can effectively benefit the network with spectrum and energy efficiency. In this paper, we investigate the task completion time minimization in NOMA multiuser MEC networks, where multiple users can offload their tasks simultaneously via the same frequency band. We adopt the \emph{partial} offloading, in which each user can partition its computation task into offloading computing and locally computing parts. We aim to minimize the maximum task latency among users by optimizing their tasks partition ratios and offloading transmit power. By considering the energy consumption and transmitted power limitation of each user, the formulated problem is quasi-convex. Thus, a bisection search (BSS) iterative algorithm is proposed to obtain the minimum task completion time. To reduce the complexity of the BSS algorithm and evaluate its optimality, we further derive the closed-form expressions of the optimal task partition ratio and offloading power for two-user NOMA MEC networks based on the analysed results. Simulation results demonstrate the convergence and optimality of the proposed a BSS algorithm and the effectiveness of the proposed optimal derivation.

연구 동기 및 목표

• 부분적 오프로딩을 고려한 다중 사용자 NOMA 기반 MEC 네트워크에서 최대 작업 완료 시간을 최소화하는 도전 과제를 해결한다.
• 개별 에너지 및 전력 제약 조건 하에서 작업 분할 비율과 업링크 전송 전력을 동시에 최적화한다.
• 이분법 검색을 통해 효율적인 해를 도출할 수 있도록 준볼록 최적화 문제로 문제를 수립한다.
• 계산 복잡도를 감소시키기 위해 두 사용자 NOMA-MEC 시스템에서 최적의 작업 분할 및 전력 할당에 대한 닫힌 형태의 표현식을 유도한다.
• 광범위한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 최적성과 수렴성을 검증한다.

제안 방법

• 각 사용자가 작업을 현지 처리 및 오프로딩 부분으로 분할하는 부분 오프로딩을 고려한 NOMA-MEC 네트워크에서 지연 최소화 문제를 수립한다.
• 개별 사용자 에너지 소비 및 최대 전송 전력 제약 조건을 모델링하여 준볼록 최적화 문제를 도출한다.
• 최소 최대 작업 완료 시간을 찾기 위해 이분법 검색 기반 반복 알고리즘(BSS)을 제안한다.
• 카루쉬-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 활용하여 두 사용자 NOMA-MEC 시스템에서 최적의 작업 분할 비율과 오프로딩 전력에 대한 닫힌 형태의 표현식을 유도한다.
• 활성 제약 조건(전력 한계, 에너지 한계, 작업 오프로딩 임계값)에 기반한 여러 KKT 케이스 시나리오를 분석하여 최적의 해를 식별한다.
• 유도된 닫힌 형태의 해를 활용하여 BSS 알고리즘의 최적성 검증 및 복잡도 감소를 달성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NOMA-MEC 네트워크에서 최대 작업 완료 시간을 최소화하기 위해 작업 분할 비율과 업링크 전력을 어떻게 공동으로 최적화할 수 있는가?
• RQ2 두 사용자 NOMA-MEC 시스템에서 개별 에너지 및 전송 전력 제약 조건 하에 최적의 전력 및 작업 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 두 사용자 NOMA-MEC 시스템에서 최적의 작업 분할 및 전력 할당에 대한 닫힌 형태의 표현식을 유도할 수 있으며, 이는 반복적 해법과 비교해 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ4 제안된 이분법 검색 알고리즘은 기존 방법 대비 수렴성과 최적성 측면에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 사용자 채널 상태 및 계산 능력은 NOMA-MEC 네트워크에서 최적의 작업 오프로딩 전략에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 이분법 검색 알고리즘이 NOMA-MEC 네트워크에서 지연 최소화 문제의 최적 해에 수렴한다.
• KKT 조건에 기반하여 두 사용자 NOMA-MEC 시스템에 대한 닫힌 형태의 해를 유도함으로써 반복적 검색 없이 저복잡도 최적화를 가능하게 한다.
• 최적의 전력 할당은 사용자 채널 이득, 현지 계산 속도 및 에너지 제약 조건에 따라 달라지며, 활성 제약 조건에 따라 다른 케이스로 나뉜다.
• 유도된 닫힌 형태의 해는 BSS 알고리즘의 결과와 일치하여 최적성의 타당성을 확인하고 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 시뮬레이션 결과에 따르면, NOMA-MEC 시스템은 OMA 기반 MEC 시스템에 비해 더 낮은 최대 작업 완료 시간과 뛰어난 에너지 효율성을 달성한다.
• 최적의 해 구조는 활성 제약 조건(전력 또는 에너지)에 따라 달라지며, KKT 조건에 기반한 세 가지 주요 케이스가 식별되었다.