[논문 리뷰] Throughput Maximization for Mobile Relaying Systems

Yong Zeng, Rui Zhang외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 04. 09.

Cooperative Communication and Network Coding참고 문헌 27인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 정보인과성 조건을 고려한 디코딩-스토어-앤퍼포트(DFP) 전략을 활용하여, 전송 전력과 리레이트래젝터리를 동시 최적화하여 스루풋을 극대화하는 방법을 제안한다. 전력 할당(계단형 워터필링을 통한)과 고속 리레이 이동을 동시에 최적화할 경우, 특히 지연에 관용적인 환경에서 정적 리레이팅에 비해 상당한 스루풋 향상을 달성함을 보여준다.

ABSTRACT

Relaying is an effective technique to achieve reliable wireless connectivity in harsh communication environment. However, most of the existing relaying schemes are based on relays with fixed locations, or \emph{static relaying}. In this paper, we consider a novel \emph{mobile relaying} technique, where the relay nodes are assumed to be capable of moving at high speed. Compared to static relaying, mobile relaying offers a new degree of freedom for performance enhancement via careful relay trajectory design. We study the throughput maximization problem in mobile relaying systems by optimizing the source/relay transmit power along with the relay trajectory, subject to practical mobility constraints (on the relay speed and initial/final relay locations), as well as the \emph{information-causality constraint} at the relay owing to its decode-store-and-forward (DSF) strategy. It is shown that for fixed relay trajectory, the throughput-optimal source/relay power allocations over time follow a "staircase" water filling (WF) structure, with \emph{non-increasing} and \emph{non-decreasing} water levels at the source and relay, respectively. On the other hand, with given power allocations, the throughput can be further improved by optimizing the relay trajectory via successive convex optimization. An iterative algorithm is thus proposed to optimize the power allocations and relay trajectory alternately. Furthermore, for the special case with free initial and final relay locations, the jointly optimal power allocation and relay trajectory are derived. Numerical results show that by optimizing the trajectory of the relay and power allocations adaptive to its induced channel variation, mobile relaying is able to achieve significant throughput gains over the conventional static relaying.

연구 동기 및 목표

• 동적 환경에서 정적 리레이팅의 스루풋 한계를 해결하기 위해 고속 이동 리레이팅을 가능하게 한다.
• 실제의 이동성 및 정보인과성 조건 하에서 리레이트래잭터리와 소스/리레이 전력 할당을 공동으로 최적화한다.
• 리레이 이동에 의해 유도되는 채널 변동성을 활용할 수 있는 실용적인 모바일 리레이팅 프레임워크를 개발한다.
• 최적의 트래잭터리와 전력 제어를 갖춘 모바일 리레이팅이 기존의 정적 리레이팅보다 뛰어나다는 것을 입증한다.

제안 방법

• 고정된 소스 및 목적지 노드 사이를 이동하는 고속 리레이터를 갖춘 3차원 모바일 리레이팅 시스템을 모델링한다.
• 리레이 속도, 초기/최종 위치, 그리고 DFP 동작으로 인한 정보인과성 조건을 고려한 스루풋 극대화 문제를 수립한다.
• 최적의 전력 할당을 계단형 워터필링 구조로 도출하며, 소스의 워터 레벨은 비증가하고 리레이의 워터 레벨은 비감소함을 보인다.
• 계속되는 볼록 최적화를 적용하여 반복적으로 리레이 트래잭터리와 전력 할당을 개선하며, 트래잭터리 최적화와 전력 할당 업데이트를 번갈아가며 수행한다.
• 초기 및 최종 위치가 자유로운 특수 케이스에서, 공동 최적 해가 비감소하는 리레이 트래잭터리와 일정 속도 이동을 달성함을 증명한다.
• 효율적인 반복 최적화를 가능하게 하기 위해 볼록 근사화를 통한 가용 속도의 하한을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 리레이 트래잭터리를 최적화할 경우, 정적 리레이팅에 비해 모바일 리레이팅 시스템의 스루풋은 어떻게 향상되는가?
• RQ2 리레이 트래잭터리가 고정되어 있을 경우, 디코딩-스토어-앤퍼포트(DFP) 프로토콜 하에서 시간에 따른 최적의 전력 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 전력 할당과 리레이 트래잭터리의 공동 최적화는 별도 최적화보다 더 높은 스루풋을 달성할 수 있는가?
• RQ4 이동성 및 정보인과성 조건 하에서 최적의 리레이 트래잭터리가 갖는 구조적 특성은 무엇인가?
• RQ5 정보인과성 조건은 즉각적 포워딩과 비교할 때 모바일 리레이팅 시스템 설계에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 고정된 리레이 트래잭터리에 대한 최적의 전력 할당은 비증가하는 소스 워터 레벨과 비감소하는 리레이 워터 레벨을 갖는 계단형 워터필링 구조를 따른다.
• 모바일 리레이팅으로 인한 스루풋 향상은 뚜렷하다—수치적 결과는 이동성에 의해 유도되는 채널 변동성을 활용함으로써 정적 리레이팅에 비해 상당한 향상을 보임을 보여준다.
• 초기 및 최종 리레이 위치가 자유로운 특수 케이스에서 최적의 트래잭터리는 비감소하며, 경계에 있지 않을 경우 일정 속도 이동을 달성한다.
• 최적의 리레이 트래잭터리는 리레이가 소스와 목적지 사이에 있을 경우 일정 속도 세그먼트(최대 속도와 동일)를 가지며, 종점에서 정지 상태(속도 0)를 유지함을 증명하였다.
• 계속되는 볼록 최적화 기반의 반복 알고리즘은 전력과 트래잭터리를 공동으로 최적화하는 해로 수렴하며, 별도 최적화를 능가하는 성능을 보인다.
• 정보인과성 조건은 모바일 리레이팅에서 핵심적인 요소이며, 버퍼링 덕분에 리레이가 수신 후에만 데이터를 포워딩할 수 있기 때문에 전송과 이동의 조율가능한 스케줄링이 필수적이다.