[논문 리뷰] Intelligent Reflecting Surface Meets Mobile Edge Computing: Enhancing Wireless Communications for Computation Offloading

Yang Liu, Jun Zhao외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 21.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 43인용 수 46

한 줄 요약

논문은 IRS-도움 무선 네트워크에서 계산 오프로드를 연구하고, 실행 가능성 검사와 모바일 디바이스의 속도 제약을 보장하면서 에지 서버 수익을 최대화하는 최적화 프레임워크를 제시한다. 이는 IRS가 오프로드 실행 가능성과 에지 수익을 개선할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

We consider computation offloading for edge computing in a wireless network equipped with intelligent reflecting surfaces (IRSs). IRS is an emerging technology and has recently received great attention since they can improve the wireless propagation environment in a configurable manner and enhance the connections between mobile devices (MDs) and access points (APs). At this point not many papers consider edge computing in the novel context of wireless communications aided by IRS. In our studied setting, each MD offloads computation tasks to the edge server located at the AP to reduce the associated comprehensive cost, which is a weighted sum of time and energy. The edge server adjusts the IRS to maximize its earning while maintaining MDs' incentives for offloading and guaranteeing each MD a customized information rate. This problem can be formulated into a difficult optimization problem, which has a sum-of-ratio objective function as well as a bunch of nonconvex constraints. To solve this problem, we first develop an iterative evaluation procedure to identify the feasibility of the problem when confronting an arbitrary set of information rate requirement. This method serves as a sufficient condition for the problem being feasible and provides a feasible solution. Based on that we develop an algorithm to optimize the objective function. Our numerical results show that the presence of IRS enables the AP to guarantee higher information rate to all MDs and at the same time improve the earning of the edge server.

연구 동기 및 목표

• 엣지 컴퓨팅에서의 계산 오프로드를 동기화하여 모바일 디바이스의 시간 및 에너지 비용을 줄이고자 한다.
• 업링크 속도와 네트워크 성능을 향상시키기 위해 지능형 반사 표면을 포함한다.
• 속도 및 IRS 제약 하에서 에지 서버 수익을 극대화하기 위한 실행 가능성 평가 및 최적화 알고리즘을 개발한다.
• IRS-지원 채널이 오프로드 인센티브와 지불에 미치는 영향에 대한 통찰을 제공한다.
• IRS가 정보 속도와 에지 서버 이익을 높이는 이점을 보여준다.

제안 방법

• AP에서 에지 컴퓨팅이 가능한 다중 사용자 IRS-지원 업링크를 모델링하고 단일 안테나 모바일 디바이스를 사용한다.
• 속도 제약 하에서 로컬 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅을 비교하는 유틸리티 기반 의사결정 프레임워크를 공식화한다.
• 속도 및 IRS 진폭 제약을 조건으로 에지 서버 지불을 최대화하는 최적화 문제를 도출한다.
• 속도 제약을 평가하기 위한 SINR/MSE 관계를 사용하는 실행 가능성 검사 접근법을 도입한다.
• 다루기 쉬운 하위 문제(P2)를 적용하여 근사 하한을 얻고 IRS 최적화를 안내한다.
• 비선형 IRS 최적화 문제를 풀기 위한 블록 좌표 감소법 기반 접근법을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS-지원 채널이 엣지 컴퓨팅 오프로드 설정에서 모든 모바일 디바이스의 정보 속도 제약을 충족시킬 가능성을 개선할 수 있는가?
• RQ2 에지 서버가 이익을 극대화하면서 모바일 디바이스가 이득이 있을 때 오프로드하도록 보장하기 위해 지불을 어떻게 설정해야 하는가?
• RQ3 공유 업링크에서 IRS 위상 시프트가 달성 가능한 속도와 오프로드 결정에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 속도 제약 하에서 근사적 최적화 형식이 IRS 구성을 거의 최적화하여 지불을 극대화하는 데 근접한 해를 제공할 수 있는가?

주요 결과

• IRS-활용 환경은 모든 모바일 디바이스의 속도 제약 충족 가능성의 확률을 높인다.
• IRS 반사 조정과 오프로드 디바이스에 대한 지불을 고려하는 최적화 프레임워크는 에지 서버의 수익을 증가시킬 수 있다.
• 제안된 실행 가능성 평가 절차는 충분한 조건과 속도 요구사항이 주어질 때 실행 가능한 해를 제공한다.
• 간소화된 문제는 성능에 대한 하한을 제공하고 에지 컴퓨팅 맥락에서 IRS 설계에 대한 실용적 통찰을 제공한다.
• 결과는 알고리즘 수렴 속도와 IRS 지원을 통한 에지 서버 수익의 실질적 증가를 시사한다.