[논문 리뷰] Wirelessly Powered Cell-free IoT: Analysis and Optimization

Xinhua Wang, Alexei Ashikhmin외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 06.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 무선 전력 공급 기반의 셀리스 IoT 시스템을 제안하며, 셀리스 매크로 MIMO를 활용해 에너지 수확 능력과 업링크 데이터 전송 성능을 향상시킨다. 업링크 및 다운링크의 전력 제어를 공동으로 최적화함으로써, 목표 SINR를 충족시키면서도 총 에너지 소비를 최소화하는 시스템은, 통신 용량과 에너지 효율성 측면에서 모두 콜로케이티드 매크로 MIMO 및 스몰셀 IoT보다 뛰어난 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a wirelessly powered Internet of Things (IoT) system based on the cell-free massive MIMO technology. In such a system, during the downlink phase, the sensors harvest radio-frequency (RF) energy emitted by the distributed access points (APs). During the uplink phase, sensors transmit data to the APs using the harvested energy. Collocated massive MIMO and small-cell IoT can be treated as special cases of cell-free IoT. We derive the tight closed-form lower bound on the amount of harvested energy, and the closed-form expression of SINR as the metrics of power transfer and data transmission, respectively. To improve the energy efficiency, we jointly optimize the uplink and downlink power control coefficients to minimize the total transmit energy consumption while meeting the target SINRs. Extended simulation results show that cell-free IoT outperforms collocated massive MIMO and small-cell IoT both in terms of the per user throughput for uplink, and the amount of energy harvested for downlink. Moreover, significant gains can be achieved by the proposed joint power control in terms of both per user throughput and energy consumption.

연구 동기 및 목표

• 분산된 액세스 포인트를 통해 무선 에너지 전송을 가능하게 하여 IoT 센서의 제한된 배터리 수명 문제를 해결한다.
• 기존의 셀 기반 및 스몰셀 IoT에서의 셀 경계 사용자 성능 열악함을 해결하기 위해 분산된 액세스 포인트를 활용해 경로 손실 감소 및 에너지 집중을 향상시킨다.
• 업링크 및 다운링크 전력 제어를 공동으로 최적화하여 총 에너지 소비를 최소화하면서도 목표 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SINR) 요구사항을 충족시킨다.
• 수확된 에너지와 SINR에 대한 닫힌 형식의 수식을 도출하여 셀리스, 콜로케이티드 매크로 MIMO, 스몰셀 IoT 시스템 간 분석적 성능 평가를 가능하게 한다.

제안 방법

• 분산된 액세스 포인트(AP)가 다운링크에서 RF 에너지를 빔포밍하여 센서의 에너지 수확을 지원하는 셀리스 매크로 MIMO 기반 IoT 시스템을 수립한다.
• 센서가 수확한 에너지를 사용해 다수의 AP에 동시에 데이터를 전송하는 업링크 전송을 모델링하며, 매크로 다이버시티 효과를 활용한다.
• 채널 공분산과 어레이 응답 벡터를 이용해 수확된 RF 에너지의 날카운드 닫힌 형식의 하한 경계를 유도한다.
• 채널 추정 오차와 파ilot 오염을 고려한 업링크 SINR에 대한 닫힌 형식의 수식을 유도한다.
• 공동 전력 제어 문제를 두 개의 하위 문제로 재구성한다: 업링크는 선형 프로그래밍, 다운링크는 볼록 제곱형 프로그래밍이며, 둘 다 닫힌 형식으로 해석 가능하다.
• 통계적 채널 상태 정보(CSI)와 대규모 페이딩 계수를 사용해 채널 추정 및 빔포밍을 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 셀리스 매크로 MIMO 기반 IoT 시스템의 성능은 업링크 전송 용량과 다운링크 에너지 수확 측면에서 콜로케이티드 매크로 MIMO 및 스몰셀 IoT와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ2 셀리스 IoT 환경에서 수확된 RF 에너지의 하한 경계에 대한 닫힌 형식의 수식은 무엇인가?
• RQ3 셀리스, 콜로케이티드 매크로 MIMO, 스몰셀 IoT 시스템에서 업링크 SINR에 대한 닫힌 형식의 수식은 무엇인가?
• RQ4 업링크 및 다운링크 전력 제어를 공동으로 최적화하여 총 에너지 소비를 최소화하면서도 목표 SINR 수준을 유지할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ5 제안된 공동 전력 제어 전략을 통해 에너지 효율성과 스펙트럼 효율성 측면에서 달성 가능한 성능 향상은 무엇인가?

주요 결과

• 매크로 다이버시티 효과와 경로 손실 감소 덕분에 셀리스 IoT 시스템은 업링크 사용자당 전송 용량과 다운링크 에너지 수확 측면에서 콜로케이티드 매크로 MIMO 및 스몰셀 IoT를 모두 능가한다.
• 기존의 방법에 비해 제안된 공동 전력 제어 기법은 사용자당 전송 용량 향상과 총 에너지 소비 감소 측면에서 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.
• 수확된 에너지의 닫힌 형식의 하한 경계는 $ \rho \xi_k N \sum_{l=1}^{L} \gamma_{lk} \beta_{lk} $ 로 유도되며, 여기서 $ \gamma_{lk} $ 와 $ \beta_{lk} $ 는 각각 채널 공분산과 대규모 페이딩 계수를 나타낸다.
• 파일럿 오염과 채널 추정 오차를 고려한 업링크 SINR 수식이 닫힌 형식으로 도출되어 정확한 성능 분석이 가능해졌다.
• 공동 전력 제어 문제는 업링크의 선형 프로그래밍과 다운링크의 볼록 제곱형 프로그래밍으로 분해되었으며, 둘 다 닫힌 형식으로 해석 가능하다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 최적화가 목표 SINR 요구사항을 충족시키면서도 총 전송 에너지를 줄임을 확인하였으며, 에너지 수확과 스펙트럼 효율성 측면에서 셀리스 아키텍처의 우수성을 입증한다.