[논문 리뷰] Optimal Power Allocation for Outage Minimization in Fading Channels with Energy Harvesting Constraints

Chuanshu Huang, Rui Zhang외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 12. 01.

Energy Harvesting in Wireless Networks참고 문헌 17인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 에너지 수확(EH) 제약 조건이 있는 fading 채널에서, 비인과적 및 인과적 에너지 상태 정보(ESI)를 고려하여 중단 확률을 최소화하기 위한 최적의 전력 할당 전략을 제안한다. 비인과적 ESI의 경우 온라인 전방 탐색 알고리즘을 개발하여 비감소적이고 '모으기-다음에 전송하기' 전력 프로파일을 도출하였고, 인과적 ESI의 경우 온라인 동적 프rogramming 기반 알고리즘을 통해 각각 전역 최적 및 부분 최적 해를 달성하였다.

ABSTRACT

This paper studies the optimal power allocation for outage minimization in point-to-point fading channels with the energy-harvesting constraints and channel distribution information (CDI) at the transmitter. Both the cases with non-causal and causal energy state information (ESI) are considered, which correspond to the energy harvesting rates being known and unknown prior to the transmissions, respectively. For the non-causal ESI case, the average outage probability minimization problem over a finite horizon is shown to be non-convex for a large class of practical fading channels. However, the globally optimal "offline" power allocation is obtained by a forward search algorithm with at most $N$ one-dimensional searches, and the optimal power profile is shown to be non-decreasing over time and have an interesting "save-then-transmit" structure. In particular, for the special case of N=1, our result revisits the classic outage capacity for fading channels with uniform power allocation. Moreover, for the case with causal ESI, we propose both the optimal and suboptimal "online" power allocation algorithms, by applying the technique of dynamic programming and exploring the structure of optimal offline solutions, respectively.

연구 동기 및 목표

• 에너지 수확 제약 조건이 있는 블록 페이딩 채널에서 유한한 시간 간격 동안 평균 중단 확률을 최소화하기 위해.
• 실시간 채널 상태 정보(instantaneous CSI) 대신 채널 분포 정보(CDI)만 전송기에서 가용할 경우의 전력 할당 과제를 다루기 위해.
• 비인과적 및 인과적 에너지 상태 정보(ESI) 하에서 각각 오프라인 및 온라인 최적 전력 할당 전략을 개발하기 위해.
• 특히 에너지 제약 조건이 있는 시스템에서 '모으기-다음에 전송하기' 행동을 포함한 최적 전력 할당의 구조적 특성을 규명하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 에너지 가용성 조건이 있는 에너지 수확 환경으로 고전적인 중단 용량 결과를 확장하기 위해.

제안 방법

• 비인과적 ESI 하에서 전역 최적 오프라인 전력 할당을 계산하기 위해 최대 N개의 일변도 검색을 수행하는 전방 탐색 알고리즘을 제안한다.
• 동적 프로그래밍을 적용하여 인과적 ESI 하에서 최적의 온라인 전력 할당을 유도하며, 오프라인 해의 구조를 활용한다.
• 누적된 에너지 인과성 제약 조건 하에서 N개의 EH 기간 동안 각각 M개의 통신 블록을 가지는 조각별로 일정한 전력 할당 모델을 사용한다.
• 모순과 구조적 분석을 통해 필요 최적성 조건을 유도하여, 최적 전력 프로파일이 비감소적이며 임계 지점에서 에너지 수확 제약 조건을 등호로 만족함을 증명한다.
• 고전력 영역에서 중단 확률 함수의 볼록성을 활용하여 워터필링 유사 전력 재할당을 적용함으로써, 부분 최적 온라인 알고리즘을 도입한다.
• 모순과 전력 프로파일 간의 반복적 비교를 통한 수학적 증명 기법을 활용하여 최적성과 구조적 특성을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 수확과 비인과적 ESI가 있는 페이딩 채널에서 평균 중단 확률을 최소화하기 위한 최적의 오프라인 전력 할당 정책은 무엇인가?
• RQ2 에너지 도착 정보가 인과적으로만 가용할 경우 최적 전력 할당의 구조는 어떻게 변화하는가?
• RQ3 에너지 인과성 제약 조건이 블록 페이딩 채널에서 중단 확률 최소화 문제에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 최적 오프라인 해의 구조는 인과적 ESI 하에서 효율적인 온라인 전력 할당 알고리즘을 설계하는 데 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ5 실제 페이딩 분포에서 전송 전력에 따라 중단 확률은 어떻게 변화하며, 이는 전력 제어에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 비인과적 ESI 하에서 최적의 오프라인 전력 할당은 시간에 따라 비감소적이며, 초기에 에너지를 모은 후 더 높은 전력으로 전송하는 '모으기-다음에 전송하기' 구조를 띤다.
• 전역 최적 오프라인 해는 최대 N개의 일변도 검색을 수행하는 전방 탐색 알고리즘을 통해 확보된다.
• N=1인 특수 케이스에서는 균일한 전력 할당을 통한 고전적 중단 용량 결과를 회복한다.
• 인과적 ESI 하에서 제안된 동적 프로그래밍 기반 최적 온라인 알고리즘은 실시간 에너지 가용성에 적응함으로써 전역 최적 성능을 달성한다.
• 고전력 영역에서 중단 함수의 볼록성을 활용하여 유도된 부분 최적 온라인 알고리즘은 강력한 성능 보장을 제공하는 실용적 대안이 된다.
• 증명을 통해 최적 구조에서 벗어나는 임의의 전력 프로파일은 모순을 초래함을 확인하여 유일성과 최적성을 입증한다.