[论文解读] Distributed Multi-Relay Selection in Accumulate-then-Forward Energy Harvesting Relay Networks

Y. T. Gu, He Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 31, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 39被引用 10

一句话总结

本文提出了一种用于累积-转发能量采集中继网络的分布式能量阈值多中继选择（ETMRS）方案，其中中继根据本地电池状态信息决定是否进行能量采集或数据转发。通过使用有限状态马尔可夫链建模电池动态特性，作者推导出系统中断概率的解析表达式，并提出一种启发式优化方法，在显著降低复杂度的同时实现近似最优性能，优于现有的单中继选择与通用阈值方案。

ABSTRACT

This paper investigates a wireless-powered cooperative network (WPCN) consisting of one source-destination pair and multiple decode-and-forward (DF) relays. We develop an energy threshold based multi-relay selection (ETMRS) scheme for the considered WPCN. The proposed ETMRS scheme can be implemented in a fully distributed manner as the relays only need local information to switch between energy harvesting and information forwarding modes. By modeling the charging/discharging behaviours of the finite-capacity battery at each relay as a finite-state Markov Chain (MC), we derive an analytical expression for the system outage probability of the proposed ETMRS scheme over mixed Nakagami-$m$ and Rayleigh fading channels. Based on the derived expression, the optimal energy thresholds for all the relays corresponding to the minimum system outage probability can be obtained via an exhaustive search. However, this approach becomes computationally prohibitive when the number of relays and the associated number of battery energy levels is large. To resolve this issue, we propose a heuristic approach to optimize the energy threshold for each relay. To gain some useful insights for practical relay design, we also derive the upper bound for system outage probability corresponding to the case that all relays are equipped with infinite-capacity batteries. Numerical results validate our theoretical analysis. It is shown that the proposed heuristic approach can achieve a near-optimal system performance and our ETMRS scheme outperforms the existing single-relay selection scheme and common energy threshold scheme.

研究动机与目标

• 解决多能量采集中继无线供电协作网络中能量受限的中继选择挑战。
• 设计一种完全分布式的中继选择方案，仅依赖本地信息，避免集中式协调。
• 使用有限状态马尔可夫链对每个中继的有限容量电池行为进行建模，以实现对系统性能的精确评估。
• 推导在混合Nakagami-m与瑞利衰落信道下的系统中断概率的解析表达式。
• 优化能量阈值以最小化中断概率，平衡计算复杂度与性能表现。

提出的方法

• 将每个中继的有限容量电池的充放电行为建模为有限状态马尔可夫链，以捕捉其平稳分布。
• 在独立但不一定同分布（i.n.i.d.）的Nakagami-m与瑞利衰落信道下，推导ETMRS方案下的系统中断概率的近似解析表达式。
• 提出一种启发式方法以优化各中继的能量阈值，相比穷举搜索显著降低计算复杂度。
• 使用穷举搜索作为最优阈值选择的基准，尤其适用于能量级别有限的小规模系统。
• 在假设电池容量无限的条件下，推导系统中断概率的上界，为实际系统设计提供性能极限参考。
• 通过在不同中继拓扑结构和系统参数下进行数值仿真，验证分析模型与性能声明的正确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在分布式多中继能量采集网络中，系统中断概率如何随中继数量及其能量采集效率的变化而变化？
• RQ2 中继位置对最优能量阈值及整体系统性能有何影响？
• RQ3 与穷举搜索相比，启发式阈值优化方法是否能以显著降低的计算复杂度实现近似最优性能？
• RQ4 在中断概率方面，所提出的ETMRS方案与现有方案（如单中继选择与通用阈值中继选择）相比表现如何？
• RQ5 与所有中继采用统一阈值相比，为每个中继设置个性化能量阈值可带来多大的性能增益？

主要发现

• 所提出的启发式阈值优化方法在大幅降低计算复杂度的同时，实现了接近最优的系统性能，适用于具有大量中继和能量级别的大规模网络。
• 随着中继数量的增加，最优能量阈值降低，因为更多中继可减少为达到相同中断概率所需的每跳中继发射功率。
• 当中继更靠近接收端、远离源端时，系统中断概率最小化，因为这改善了第二跳信道质量并降低了所需的能量阈值。
• 在所有仿真场景中，所提出的ETMRS方案均优于单中继选择方案和通用能量阈值方案，尤其在非均匀中继拓扑中性能增益更显著。
• 随着传输速率提高，所提方案与BARS方案之间的性能差距增大，表明个性化阈值自适应具有显著优势。
• 数值结果证实，更大的电池容量对源端发射功率较高、第一跳距离较短或中继数量较多的网络更有利，为实际系统设计提供了实用指导。