[논문 리뷰] Wireless Power Transfer and Data Collection in Wireless Sensor Networks

Kai Li, Wei Ni외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 03.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 42인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 재충전 가능한 무선 센서 네트워크(RWSNs)에서 무선 전력 전송(WPT)과 데이터 수집을 최적화하기 위해 중심화된 마르코프 결정 과정(MDP) 기반 스케줄링 프레임워크인 EHMDP를 제안한다. 전역 상태 정보를 활용해 전송 순서, 변조 수준, WPT 지속 시간을 공동 최적화함으로써 패킷 손실을 최소화하고 네트워크 스루풋을 극대화한다. 또한, 오버헤드를 줄이고 분산된 에너지-큐 인식 스케줄링을 가능하게 하는 반분산형 E-QAT 알고리즘을 추가로 제안하여 기존 방법들보다 스루풋과 손실률 측면에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

In a rechargeable wireless sensor network, the data packets are generated by sensor nodes at a specific data rate, and transmitted to a base station. Moreover, the base station transfers power to the nodes by using Wireless Power Transfer (WPT) to extend their battery life. However, inadequately scheduling WPT and data collection causes some of the nodes to drain their battery and have their data buffer overflow, while the other nodes waste their harvested energy, which is more than they need to transmit their packets. In this paper, we investigate a novel optimal scheduling strategy, called EHMDP, aiming to minimize data packet loss from a network of sensor nodes in terms of the nodes' energy consumption and data queue state information. The scheduling problem is first formulated by a centralized MDP model, assuming that the complete states of each node are well known by the base station. This presents the upper bound of the data that can be collected in a rechargeable wireless sensor network. Next, we relax the assumption of the availability of full state information so that the data transmission and WPT can be semi-decentralized. The simulation results show that, in terms of network throughput and packet loss rate, the proposed algorithm significantly improves the network performance.

연구 동기 및 목표

• 재충전 가능한 무선 센서 네트워크(RWSNs)에서 에너지 수확의 불균형과 데이터 버퍼 오버플로우로 인해 높은 패킷 손실이 발생하는 비효율적 스케줄링 문제를 해결하기 위해.
• 중앙집중식 프레임워크에서 전송 순서, 변조 수준, WPT 지속 시간을 공동 최적화하여 네트워크 전체 패킷 손실을 최소화하기 위해.
• 노드들이 지역 에너지 및 큐 상태 기반으로 자율적으로 전송에 참여하도록 하는 반분산형 스케줄링 메커니즘을 설계하여 전체 네트워크 상태 보고에 대한 의존도를 낮추기 위해.
• 기지국에서 전체 상태 정보(배터리 수준 및 큐 수준)를 가진 오프라인 중심 MDP 설정을 통해 성능 상한선을 제공하고, 이를 실용적이고 확장 가능한 반분산형 솔루션과 비교하기 위해.

제안 방법

• 무한 시간 간격과 유한 상태를 가진 마르코프 결정 과정(MDP)으로 WPT 및 데이터 수집 스케줄링 문제를 수식화하였으며, 이는 패킷 손실 최소화를 목표로 하는 EHMDP로 명명된다.
• 기지국에서 각 노드의 배터리 수준과 데이터 큐 상태를 완전히 파악할 수 있는 중앙집중식 MDP 모델을 사용하여 최적의 스케줄링을 수행한다.
• 에너지 수확 이득을 극대화하고 비트 오류율 제약 조건을 만족시키기 위해, 유도된 비선형 방정식을 기반으로 이분법 방법을 활용해 각 노드에 대한 최적의 변조 수준 $\rho_i^\star$를 도출한다.
• 노드들이 지역 에너지 및 큐 상태에 기반해 자율적으로 전송를 결정할 수 있도록 하는 반분산형 E-QAT(에너지-큐 인식 전송) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 전송 확률을 통해 큐가 높은 노드를 우선순위에 두어 스케줄링을 효율화한다.
• 긴급성(큐 누적)과 에너지 가용성 간의 균형을 맞추기 위해 전송 확률 모델을 도입하여 버퍼 오버플로우 및 전송 유보를 방지한다.
• 각 에포크 내에서 서로 다른 시간 슬롯에서 동시에 데이터 전송과 에너지 수확을 가능하게 하는 단일 RF 체인 기반의 타임 스위칭 WPT를 적용한다.

Figure 1 : Data collection and WPT in wireless powered sensor network.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 재충전 가능한 WSN에서 WPT와 데이터 수집을 어떻게 공동으로 스케줄링하여 전체 패킷 손실을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 기지국에서 전체 상태 정보(배터리 수준 및 큐 수준)를 가진 경우, 이러한 스케줄링의 성능 상한선은 어떻게 도출될 수 있는가?
• RQ3 전체 네트워크 상태 보고 없이 지역 에너지 및 큐 상태 정보만을 기반으로 하는 확장 가능한 반분산형 스케줄링 정책은 어떻게 설계될 수 있는가?
• RQ4 스케줄링 간격 길이 $\widehat{T}$ 는 중심화된 및 반분산형 방식에서 네트워크 스루풋과 패킷 손실에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 EHMDP 및 E-QAT 알고리즘이 기존 스케줄링 방법과 비교해 스루풋과 손실률 측면에서 어떤 성능 차이를 보이는가?

주요 결과

• EHMDP는 중앙집중식 전역 상태 지식의 이점을 활용하여 E-QAT보다 유의미하게 높은 네트워크 스루풋과 낮은 패킷 손실률을 달성한다.
• 스케줄링 간격 $\widehat{T}$ 가 증가할수록 EHMDP 및 E-QAT 모두에서 네트워크 스루풋과 패킷 손실률이 악화되며, 이는 우선순위가 낮은 노드의 스케줄링 지연 증가 때문이다.
• 특히 $\widehat{T} \in [10,40]$ 범위에서 EHMDP는 약 12.5–13.5 kbps의 스루풋과 5% 이하의 패킷 손실률을 유지하는 반면, E-QAT는 동일 조건에서 10–11 kbps의 스루풋과 8–10%의 손실률을 기록한다.
• 각 노드에 대한 최적의 변조 수준 $\rho_i^\star$ 는 에너지 효율성과 스펙트럼 효율성의 상충 관계를 반영한 비선형 방정식을 기반으로 이분법 방법을 통해 독립적으로 계산된다.
• E-QAT 알고리즘은 큐가 높고 충분한 에너지를 수확한 노드를 우선순위에 두어 반분산 환경에서 패킷 손실을 효과적으로 감소시키며, 버퍼 오버플로우를 방지한다.
• 제안된 EHMDP 프레임워크는 패킷 손실에 대한 성능 하한선을 제공하며, 동일 조건에서 반분산 대비 최대 20–25% 높은 스루풋과 30–40% 낮은 손실률을 달성할 수 있음을 보여준다.

Figure 2 : A comparison of network throughput using different scheduling strategies in the centralized and distributed RWSN.