[논문 리뷰] Wireless Powered User Cooperative Computation in Mobile Edge Computing Systems

Dixiao Wu, Feng Wang외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 05.

Energy Harvesting in Wireless Networks인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 무선 전력 공급을 받는 사용자 협업 계산 프레임워크를 제안하며, 이는 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 유휴 상태인 장치들이 전용 송신기로부터 RF 에너지를 수확하여 활성 사용자의 작업 오픈로드 및 실행을 지원함으로써 기술된다. 에너지 중립성 제약 조건 하에서 에너지 비례형 빔포밍, 통신 및 계산 자원을 공동으로 최적화함으로써, 계산 속도가 크게 향상되며, 수치 결과는 비협업 기준 대비 뚜렷한 성능 향상을 보여준다.

ABSTRACT

This paper studies a wireless powered mobile edge computing (MEC) system, where a dedicated energy transmitter (ET) uses the radio-frequency (RF) signal enabled wireless power transfer (WPT) to charge wireless devices for sustainable computation. In such a system, we present a new user cooperation approach to improve the computation performance of active devices, in which surrounding idle devices are enabled as helpers to use their opportunistically harvested wireless energy from the ET to help remotely execute active users' computation tasks. In particular, we consider a basic scenario with one user (with computation tasks to execute) and multiple helpers, in which the user can partition the computation tasks into various parts for local execution and computation offloading to helpers, respectively. Both the user and helpers are subject to the so-called energy neutrality constraints, such that their energy consumption does not exceed the respective energy harvested from the ET. Under this setup and considering a frequency division multiple access (FDMA) based computation offloading protocol, we maximize the computation rate (i.e., the number of computation bits over a particular time block) of the user, by jointly optimizing the transmit energy beamforming at the ET, as well as the communication and computation resource allocations at both the user and helpers. By leveraging the Lagrange duality method, we present the optimal solution to this problem in a semi-closed form. Numerical results show that the proposed wireless powered user cooperative computation design significantly improves the computation rate at the user, as compared to conventional schemes without such cooperation.

연구 동기 및 목표

• 에너지 제약이 있는 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 시스템에서 에너지 부족 문제를 해결하기 위한 지속 가능한 계산 도전 과제를 다루기 위해.
• 사용 가능한 계산 자원이 남아 있고, 임의로 수확한 RF 에너지를 가진 유휴 장치를 활용하여 활성 사용자의 작업 오픈로드를 지원하기 위해.
• 사용자 및 보조 장치가 수확한 에너지를 초과하지 않도록 에너지 중립성 제약 조건 하에서 활성 사용자의 계산 속도를 최대화하기 위해.
• 송신기의 에너지 비례형 빔포밍과 사용자 및 보조 장치에서의 통신 및 계산 자원 할당을 공동으로 최적화하기 위해.

제안 방법

• 사용자 및 보조 장치 간 동시 통신 및 계산을 가능하게 하기 위해 주파수 분할 다중접근(FDMA) 기반의 계산 오픈로드 프로토콜을 수립한다.
• 에너지 중립성 제약 조건 하에서 계산 속도를 최대화하기 위해 에너지 비례형 빔포밍, 시간 할당 및 계산 오픈로드를 공동으로 최적화하는 문제를 제안한다.
• 라그랑주 이중성과 칸타르-쿠른-터커(KKT) 조건, 라멘트 W 함수를 활용하여 해석적 유연성을 확보하기 위해 라그랑주 이중성 기법을 적용한다.
• 역함수 $ x e^x $의 역함수를 라멘트 W 함수로 표현하여 최적의 계산 속도 및 시간 할당에 대한 닫힌 형태의 수식을 유도함으로써 이중 문제를 해결한다.
• 최적의 속도를 확보한 후 원래 문제를 등가의 선형계획문제(LP)로 변환하여 최적의 작업 분할을 효율적으로 계산할 수 있도록 한다.
• 최적의 원-이중 변수(에너지 및 시간 할당 포함)를 특성화하기 위해 카르쉬-쿠른-터커(KKT) 조건을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무선 전력 공급 MEC 시스템 내에서 수확한 RF 에너지를 가진 유휴 장치를 활성 사용자의 계산 오픈로드에 효과적으로 활용할 수 있는가?
• RQ2 에너지 중립성 제약 조건 하에서 계산 속도를 최대화하기 위해 에너지 비례형 빔포밍, 시간 할당 및 계산 오픈로드를 어떻게 공동으로 최적화할 수 있는가?
• RQ3 로컬 실행과 보조 장치로의 협업 오픈로드 간 최적의 작업 분할은 어떤 구조를 가져야 하는가?
• RQ4 제안된 협업 기반 방법은 비협업 기준 대비 계산 속도 및 에너지 효율성 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 무선 전력 공급 기반 사용자 협업 계산 기법은 기존 비협업 기반 기법 대비 활성 사용자의 계산 속도를 크게 향상시킨다.
• 라그랑주 이중성과 라멘트 W 함수를 활용하여 반폐쇄형 형태로 최적 해를 도출함으로써, 빔포밍 및 자원 할당의 효율적 계산이 가능해진다.
• 각 사용자의 최적 계산 속도는 로컬 계산, 보조 장치로의 오픈로드, 에너지 수확 간 균형을 이루며 달성되며, 시간 및 전력 할당에 대한 명시적 수식이 유도되었다.
• 최적의 작업 분할은 사용자 및 보조 장치의 채널 조건, 계산 능력 및 에너지 수확 효율성에 따라 달라지며, 유리한 경우 오픈로드를 선호하는 경향이 있다.
• 수치 결과는 협업 기반 방법이 비협업 기준 대비 뛰어난 성능을 보임을 확인하였으며, 尤히 유휴 장치가 다수 존재하고 채널 조건이 양호한 환경에서 두드러진 성능 향상을 보였다.