[논문 리뷰] Throughput Maximization for an Energy Harvesting Communication System with Processing Cost

Oner Orhan, Denız Gündüz외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 08. 23.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 9인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 가변 채널에서 에너지 수확 장치의 최적 오프라인 전송 정책을 제안하며, 전송 및 처리 에너지 비용을 동시에 고려한다. 방향성 있는 뒤로 흐르는 접착제 붓기 알고리즘을 사용하여 에너지 인과성 및 유한한 배터리 용량 제약 조건 하에서 최대 전송량을 확보한다. 처리 비용이 증가할수록 전송이 번갈아가며 발생하는 패턴으로 변화하고 총 전송량이 감소함을 보여준다.

ABSTRACT

In wireless networks, energy consumed for communication includes both the transmission and the processing energy. In this paper, point-to-point communication over a fading channel with an energy harvesting transmitter is studied considering jointly the energy costs of transmission and processing. Under the assumption of known energy arrival and fading profiles, optimal transmission policy for throughput maximization is investigated. Assuming that the transmitter has sufficient amount of data in its buffer at the beginning of the transmission period, the average throughput by a given deadline is maximized. Furthermore, a "directional glue pouring algorithm" that computes the optimal transmission policy is described.

연구 동기 및 목표

• 이전 연구에서 자주 忽시되는 전송 및 처리 에너지 비용을 함께 모델링하여 에너지 수확 통신 시스템의 격차를 해소한다.
• 에너지 인과성 및 유한한 배터리 용량 제약 조건 하에서 마감일까지 총 전송 데이터를 최대화하는 오프라인 최적화 문제를 수립한다.
• 채널 가변성과 처리 에너지 비용을 고려하여 시간 슬롯 간 에너지 사용을 균형 있게 조절하는 최적 전송 정책을 규명한다.
• 각 시간 슬롯에 대한 최적 전력 할당 및 전송 지속 시간을 계산할 수 있는 계산 효율적인 알고리즘을 개발한다.
• 처리 에너지 비용이 시스템 전송량과 전송 구조에 미치는 영향을 분석하여, 처리 비용 증가에 따라 전송이 연속적에서 번갈아가며 발생하는 패턴으로 변화함을 보여준다.

제안 방법

• 에너지 인과성, 유한한 배터리 용량, 비음수 전력 및 지속 시간 제약 조건을 갖는 볼록 최적화 문제로 전송량 최대화 문제를 수립한다.
• 이중 변수 접근법을 도입하여 최적성 조건을 유도하며, 각 에포크에서 최적 전력 수준은 역채널 이득과 처리 비용과 관련된 임계값에 의해 결정된다.
• 수확된 에너지를 마지막으로 비영인 에너지 도착 시점부터 역행적으로 할당하는 '방향성 있는 뒤로 흐르는 접착제 붓기' 알고리즘을 제안한다. 이는 에너지 인과성과 최적 전력 할당을 보장한다.
• 접착제 붓기 원리를 활용하여 에포크 간 에너지를 할당함으로써, 부분적으로 사용된 에포크에서는 최적 전력 수준을 유지하고, 완전히 사용된 에포크는 임계값을 초과해 작동하도록 한다.
• 처리 에너지 비용 ε을 단위 시간당 일정 비용으로 포함시켜, 효과적인 전력 임계값에 영향을 주며, ε이 0이 아닐 경우 전송이 번갈아가며 발생하는 패턴을 유도한다.
• KKT 조건을 사용하여 최적화 문제를 해결함으로써, 제약 조건이 활성화되거나 이중 변수가 0이 아닐 경우 유일한 해를 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 처리 에너지 비용을 고려할 경우, 가변 채널을 갖는 에너지 수확 시스템에서 최적 전송 정책은 어떻게 변화하는가?
• RQ2 전송 및 처리 에너지 비용을 동시에 고려할 경우 최적 전송 정책의 구조는 어떠한가?
• RQ3 유한한 배터리 용량과 처리 에너지 비용이 결합되어 최적 전력 할당 및 전송 지속 시간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 에너지 도착 및 채널 상태에 대한 비인과적 지식을 활용할 경우, 처리 에너지 비용이 존재하는 조건에서 전송량 최대화에 어떤 성능 향상이 이루어지는가?
• RQ5 처리 에너지 비용 ε을 증가시킬 경우 총 구현 가능한 전송량과 전송 일정의 번갈아가며 발생하는 패턴은 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 처리 에너지 비용 ε > 0일 경우, 처리 에너지와 전송 에너지 간의 트레이드오���에 기인해 최적 전송 정책이 연속적 전송에서 번갈아가며 발생하는 패턴으로 변화한다.
• ε = 0일 경우, 에너지 인과성과 채널 이득에 따라 결정되는 전력 수준으로 각 에포크를 완전히 활용하는 최적 정책이 성립하며, 그 결과 총 전송량은 그림 2a에서 2.11 nats로 나타난다.
• ε = 1 μW일 경우, 최적 정책는 총 전송 지속 시간과 에너지 사용량을 감소시켜 총 전송량을 1.39 nats로 낮춘다. 이는 그림 2b에 나타나 있다.
• 방향성 있는 뒤로 흐르는 접착제 붓기 알고리즘은 마지막 비영 에너지 도착 시점부터 역행적으로 에너지를 할당함으로써, 배터리 용량과 인과성 조건을 준수하면서 최적 정책을 효율적으로 계산한다.
• 배터리 용량이 제한된 조건에서 처리 에너지 비용은 열악한 채널 상태(예: h=0.2×10⁶인 에포크 2)에 에너지를 할당하게 하여 장기간 전송으로 인한 높은 처리 비용을 피한다.
• 처리 에너지 비용 ε이 증가할수록 전송량이 단조롭게 감소함을 그림 3에서 확인하였으며, 이는 처리 에너지와 전송 에너지 효율성 간의 트레이드오프를 확인한다.