[논문 리뷰] Energy Efficient Resource Allocation in UAV-Enabled Mobile Edge Computing Networks

Zhaohui Yang, Cunhua Pan외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 08.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 51인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 다중 UAV 기반 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 네트워크에서 에너지 효율적인 자원 할당을 위한 저복잡도 반복 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 사용자 연동, 전력 제어, 계산 용량, UAV 위치를 종합적으로 최적화한다. 압축 감지(compressive sensing), 폐형 해법(closed-form solutions), 일차원 검색을 활용하여 기존 방법에 비해 상당한 총 전력 소모 감소를 달성하며, 차순적 볼록 근사(successive convex approximation)를 통해 수렴 보장이 가능하다.

ABSTRACT

In this paper, we consider the sum power minimization problem via jointly optimizing user association, power control, computation capacity allocation and location planning in a mobile edge computing (MEC) network with multiple unmanned aerial vehicles (UAVs). To solve the nonconvex problem, we propose a low-complexity algorithm with solving three subproblems iteratively. For the user association subproblem, the compressive sensing based algorithm is accordingly is proposed. For the computation capacity allocation subproblem, the optimal solution is obtained in closed form. For the location planning subproblem, the optimal solution is effectively obtained via one-dimensional search method. To obtain a feasible solution for this iterative algorithm, a fuzzy c-means clustering based algorithm is proposed. Numerical results show that the proposed algorithm achieves better performance than conventional approaches.

연구 동기 및 목표

• 다중 UAV 기반 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 네트워크의 총 총 전력 소비를 최소화하기 위해.
• 지연 및 커버리지 제약 조건 하에서 사용자 연동, 전력 제어, 계산 용량 할당, UAV 3차원 위치 계획을 종합적으로 최적화하기 위해.
• 합계 전력 최소화 문제의 비볼록성(nonconvex nature)을 반복 하위문제 분해를 통해 다루기 위해.
• 수렴 가능성과 타당성이 보장된 저복잡도 알고리즘 개발하기 위해.
• 기존 방법에 비해 에너지 효율성과 시스템 성능에서 뛰어난 성능을 내기 위해.

제안 방법

• 비볼록 합계 전력 최소화 문제를 해결하기 위해 차순적 볼록 근사 기반의 반복 알고리즘을 사용한다.
• ℓ₀-노름 정규화를 적용하여 사용자 연동 하위문제를 해결하기 위해 압축 감지를 활용하며, 각 반복에서 폐형 해법을 도출한다.
• 문제를 더 작은 하위문제로 분해하여 최적의 계산 용량 할당을 폐형으로 유도한다.
• 각 사용자 연동 및 계산 할당에 대해 최적의 UAV 3차원 위치를 결정하기 위해 일차원 이분법 검색을 활용한다.
• 반복 알고리즘의 타당성을 보장하기 위해 퍼지 c-의미 클러스터링 기반 초기화를 도입한다.
• 각 반복에서 합계 전력 목표 함수가 단조 감소함을 보여주어 알고리즘의 수렴성을 증명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 UAV MEC 네트워크에서 ℓ₀-노름 제약 조건 하에서 사용자 연동을 어떻게 최적화할 수 있을까? 이를 통해 합계 전력 소모를 최소화할 수 있는가?
• RQ2 UAV와 사용자 간의 계산 용량 할당에 대해 최적의 폐형 해법은 무엇인가?
• RQ3 커버리지 및 지연 제약 조건을 충족하면서 에너지 소모를 최소화하기 위해 UAV 3차원 위치를 어떻게 최적 계획할 수 있는가?
• RQ4 이러한 하위문제들을 통합한 반복 알고리즘이 수렴 가능하고 기존 방법보다 뛰어난 성능을 낼 수 있는가?
• RQ5 실제 다중 UAV MEC 구현 환경에서 제안된 해법의 복잡도와 타당성 간의 트레이드오프는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 다중 UAV MEC 네트워크에서 기존 자원 할당 기법에 비해 상당한 합계 전력 소모 감소를 달성한다.
• 압축 감지 기반 사용자 연동 방법은 ℓ₀-노름 문제에 대해 타당성 있고 저복잡도의 해법을 제공하며, 폐형 업데이트를 가능하게 한다.
• 최적의 계산 용량 할당은 폐형으로 도출되어 효율적이고 확장 가능한 구현을 가능하게 한다.
• 일차원 이분법 검색은 각 반복에서 최적의 UAV 3차원 위치를 효과적으로 찾으며 수렴을 보장한다.
• 반복 알고리즘은 합계 전력 목표 함수가 매 반복에서 단조 감소하고 0 이상으로 하한이 둔다는 점에서 수렴성을 확보한다.
• 수치 결과는 제안된 방법이 기존 방법에 비해 에너지 효율성과 시스템 성능 측면에서 뛰어나다는 것을 확인한다.