[논문 리뷰] Resource Allocation for Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Powered Mobile Edge Computing in OFDM Systems

Tong Bai, Cunhua Pan외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 11.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 37인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 OFDM 네트워크에서 스마트 반사 표면(IR)을 활용한 무선 전력 공급 모바일 엣지 컴퓨팅(WP-MEC) 시스템을 제안하여 총 에너지 소비를 최소화한다. 전력 할당, 서브밴드-장치 할당, 계산 주파수 및 IRS 반사 계수를 함께 최적화하기 위해 교대 최적화와 순차적 볼록 근사 기법을 사용함으로써, 기존의 IRS 없이 구현된 전통적인 WP-MEC 대비 최대 80%의 에너지 절감을 달성한다.

ABSTRACT

Wireless powered mobile edge computing (WP-MEC) has been recognized as a promising technique to provide both enhanced computational capability and sustainable energy supply to massive low-power wireless devices. However, its energy consumption becomes substantial, when the transmission link used for wireless energy transfer (WET) and for computation offloading is hostile. To mitigate this hindrance, we propose to employ the emerging technique of intelligent reflecting surface (IRS) in WP-MEC systems, which is capable of providing an additional link both for WET and for computation offloading. Specifically, we consider a multi-user scenario where both the WET and the computation offloading are based on orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems. Built on this model, an innovative framework is developed to minimize the energy consumption of the IRS-aided WP-MEC network, by optimizing the power allocation of the WET signals, the local computing frequencies of wireless devices, both the sub-band-device association and the power allocation used for computation offloading, as well as the IRS reflection coefficients. The major challenges of this optimization lie in the strong coupling between the settings of WET and of computing as well as the unit-modules constraint on IRS reflection coefficients. To tackle these issues, the technique of alternative optimization is invoked for decoupling the WET and computing designs, while two sets of locally optimal IRS reflection coefficients are provided for WET and for computation offloading separately relying on the successive convex approximation method. The numerical results demonstrate that our proposed scheme is capable of monumentally outperforming the conventional WP-MEC network without IRSs.

연구 동기 및 목표

• 장거리 또는 손실이 큰 무선 에너지 전송(WET)으로 인한 높은 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 무선 전력 공급 모바일 엣지 컴퓨팅(WP-MEC) 시스템의 에너지 소비 문제를 해결한다.
• 기존 WP-MEC의 한계를 극복하기 위해 스마트 반사 표면(IR)을 도입하여 WET 및 오프로딩에 대한 추가적이고 신뢰할 수 있는 링크를 생성한다.
• 다중 사용자 OFDM 기반 WP-MEC 환경에서 WET 전력 할당, 로컬 계산 주파수, 서브밴드-장치 할당, IRS 반사 계수를 공동 최적화하여 총 시스템 에너지 소비를 최소화한다.
• WET와 계산 단계 간의 강한 결합성과 IRS 반사 계수의 단위 모듈러스 제약 조건을 고급 최적화 기법을 통해 해결한다.

제안 방법

• IRS를 활용한 OFDM 기반 WP-MEC 시스템에서 총 에너지 소비를 최소화하는 공동 최적화 문제를 수립한다.
• 교대 최적화를 통해 WET와 계산 설계를 분리하여 반복적으로 해결한다.
• 순차적 볼록 근사(SCA) 기법을 적용하여 WET 및 계산 오프로딩 단계별로 국소적으로 최적의 IRS 반사 계수를 도출한다.
• 핵심 시스템 변수인 WET 전력 할당, 로컬 계산 주파수, 서브밴드-장치 할당, IRS 반사 계수를 최적화한다.
• SCA를 통해 IRS 반사 계수의 비볼록성 및 단위 모듈러스 제약 조건을 다루기 위해 유도 가능한 형태로 변환한다.
• 이중 단계 최적화 프레임워크를 사용한다: 먼저 고정된 IRS 계수로 WET 파arameter를 최적화하고, 그 다음 고정된 WET 설정으로 계산 파arameter를 최적화하며, 수렴할 때까지 반복한다.

Figure 1: An illustration of our IRS-aided WP-MEC system, where $K$ single-antenna devices are served by a mobile edge computing node via a single-antenna hybrid access point, with the aid of an $N$ -element IRS.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS 배치는 IRS가 없는 기존 시스템에 비해 OFDM 기반 WP-MEC 시스템의 총 에너지 소비를 크게 줄일 수 있는가?
• RQ2 IRS 요소의 수가 WP-MEC 시스템의 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 IRS의 설치 위치(예: HAP 및 장치에서의 거리)가 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 IRS 반사 링크의 경로 손실 지수가 시스템의 에너지 소비에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 엣지 컴퓨팅 에너지 비용이 변할 경우, 언제 IRS 배치가 가장 유익한가?

주요 결과

• 제안된 IRS를 활용한 WP-MEC 기법은 3대의 장치와 16개의 서브밴드를 포함한 싱글 셀 환경에서 기존의 IRS 없이 구현된 WP-MEC 시스템 대비 총 에너지 소비를 최대 80%까지 절감한다.
• IRS 요소의 수가 증가할수록 성능 향상이 뚜렷해지며, 이는 IRS가 에너지 효율성 향상에 있어 확장 가능하고 효과적임을 보여준다.
• IRS는 장치 원의 반경 7미터 이내에 설치될 경우 가장 유익하며, 최적화된 설계에서는 7미터 이상 거리에서 성능 향상이 나타나고, 무작위 단위 반사계수를 사용하는 IRS 설계의 경우 9미터 이상에서 유의미한 성능 향상이 관찰된다.
• 엣지 컴퓨팅 비용이 낮을 경우, WET 에너지가 총 소비량의 주요 원인이 되므로 IRS는 상당한 에너지 절감 효과를 제공한다. 반면, 엣지 처리 비용이 주요 에너지 소비 원인이 되면 이점이 감소한다.
• 경로 손실 지수가 높을수록(즉, IRS 반사 신호가 약해질수록) 총 에너지 소비가 감소함을 확인하였으며, 이는 IRS 설치 시 강력한 라인오브사이트 링크를 유지하기 위해 장애물을 피해야 함을 시사한다.
• 제안된 기법은 기존의 WP-MEC 시스템과 무작위 단위 반사계수를 사용하는 IRS 설계보다 뛰어난 성능을 보이며, 지능적이고 최적화된 IRS 반사빔포밍의 중요성을 입증한다.

Figure 2: An illustration of the harvest-then-offloading protocol, where $\tau T$ and $(1-\tau)T$ refer to the duration of the WET and the computing phases, respectively.