[論文レビュー] Joint Resource Optimization for Heterogeneous Multicell Networks with Wireless Energy Harvesting Relays.

Ali A. Nasir, Duy T. Ngo+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2014

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 32被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、エネルギー回収機能を備えたアンプ・アンド・フォワードリレーめいた、異種マルチセルネットワークにおける共同リソース最適化フレームワークを提案する。逐次凸近似（SCA）を用いて、基地局の送信パワー、パワー分岐比、およびリレータの送信パワーを共同で最適化する。この手法は、極めて非凸な合計スループット、公平性、合計パワー最小化問題を効率的に解き、強い実証的性能を示しながら、KKT最適解に収束する。

ABSTRACT

This paper considers a heterogeneous multicell network where the base station (BS) of each cell communicates with its cell-edge user with the assistance of an amplify-and-forward relay node. Equipped with a power splitter and a wireless energy harvester, the self-sustaining relay scavenges radio frequency (RF) energy from the received signals to process and forward the information. Our aim is to develop a resource allocation scheme that jointly optimizes (i) BS transmit powers, (ii) received power splitting factors for energy harvesting and information processing at the relays, and (iii) relay transmit powers. In the face of strong intercell interference and limited radio resources, we formulate three highly-nonconvex problems with the objectives of sum-rate maximization, max-min throughput fairness and sum-power minimization. To solve such challenging problems, we propose to apply the successive convex approximation (SCA) approach and devise iterative algorithms based on geometric programming and difference-of-convex-functions programming. The proposed algorithms transform the nonconvex problems into a sequence of convex problems, each of which is solved very efficiently by the interior-point method. We prove that our algorithms converge to the optimal solutions that satisfy the Karush-Kuhn-Tucker conditions of the original nonconvex problems. In the lack of a true globally optimal method for the considered problems, SCA-based solutions have been shown to often empirically achieve the global optimality in most practical settings.

研究の動機と目的

• 自己持続型リレータを備えた異種マルチセルネットワークにおける、セル間干渉と限られた無線リソースの課題に対処すること。
• システム性能の向上を目的として、基地局の送信パワー、リレータのパワー分岐比、およびリレータの送信パワーを共同で最適化すること。
• 合計スループット最大化、最大最小スループット公平性、合計パワー最小化の3つの極めて非凸な最適化問題を定式化し、解くこと。
• 実用的制約下でのエネルギー制約のあるリレータ支援ネットワークに対して、スケーラブルで効率的なソリューションを開発すること。

提案手法

• 非凸問題を一連の凸部分問題に変換するために、逐次凸近似（SCA）フレームワークを適用すること。
• 幾何プログラミングおよび凸関数の差分（DC）プログラミングを用いて、最適化問題の非凸成分を近似すること。
• 内点法を繰り返し適用して各凸部分問題を高速に解き、高い計算効率を達成すること。
• 元の非凸問題のカールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を満たす解に収束することを保証すること。
• 基地局のパワー、リレータのパワー分岐、リレータの送信パワーを協調的かつ統合的に最適化する反復アルゴリズムを設計すること。
• 電力分岐器がRF信号をエネルギー処理と情報処理に分ける役割をモデル化することで、エネルギー回収制約を扱うこと。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー回収リレータを備えた干渉制限マルチセルネットワークにおいて、基地局のパワー、リレータのパワー分岐、リレータの送信パワーの共同最適化が、システム性能をどのように向上させるか？
• RQ2 この文脈において、極めて非凸なリソース割り当て問題を解くためにSCAベースのアルゴリズムを用いることで、どのような性能向上が得られるか？
• RQ3 元の問題が非凸であるにもかかわらず、提案手法が近似的にグローバル最適性にどの程度近づけるか？
• RQ4 共同最適化フレームワークは、リレータ支援異種ネットワークにおける合計スループット、公平性、エネルギー効率のバランスをどのようにとるか？

主な発見

• 提案されたSCAベースのアルゴリズムは、元の非凸問題のカールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を満たす解に収束する。
• グローバル最適解を保証する手法が存在しないにもかかわらず、実証的に多くの実用的状況でグローバル最適に近い高品質な解を達成する。
• 協調的パワー制御とエネルギー分岐を活用することで、共同最適化フレームワークは効果的にセル間干渉を低減し、スペクトル効率を向上させる。
• 幾何プログラミングとDCプログラミングの活用により、非凸制約および目的関数の効率的近似が可能になる。
• 内点法により、反復的SCAプロセスにおける各凸部分問題が高速かつ信頼性高く解かれる。
• 同じ信号を情報伝送に使用するRFエネルギー回収により、フレームワークは自己持続型リレータの運用を可能にする。