[論文レビュー] Wirelessly Powered Backscatter Communication Networks: Modeling, Coverage and Capacity

Kaifeng Han, Kaibin Huang|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2016

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、無線電力伝送（WPT）とバックスキャター通信を統合することで、大規模かつバッテリーフリーなIoTを実現するワイヤレスで駆動されるバックスキャター通信（WP-BC）ネットワークを提案する。ステーシャスティックジオメトリを用いて、ネットワークをポアソンクラスタプロセスとしてモデル化し、カバレッジ確率と伝送容量を導出。最適な性能は、バックスキャターのデューティーサイクル $ D^* = \min\left(1, \frac{\alpha_1}{2 + \alpha_1\beta}\right) $ および反射係数 $ \beta \approx 0.6 $ で達成され、容量は $ (1 - D\beta)^{2/\alpha_1} $ のスケーリングを示す。結果は、現実的な制約下でのエネルギー効率の回収、伝送範囲、ネットワーク容量のトレードオフを定量的に示している。

ABSTRACT

Future Internet-of-Things (IoT) will connect billions of small computing devices embedded in the environment and support their device-to-device (D2D) communication. Powering this massive number of embedded devices is a key challenge of designing IoT since batteries increase the devices' form factors and their recharging/replacement is difficult. To tackle this challenge, we propose a novel network architecture that integrates wireless power transfer and backscatter communication, called wirelessly powered backscatter communication (WP-BC) networks. In this architecture, power beacons (PBs) are deployed for wirelessly powering devices; their ad-hoc communication relies on backscattering and modulating incident continuous waves from PBs, which consumes orders-of-magnitude less power than traditional radios. Thereby, the dense deployment of low-complexity PBs with high transmission power can power a large-scale IoT. In this paper, a WP-BC network is modeled as a random Poisson cluster process in the horizontal plane where PBs are Poisson distributed and active ad-hoc pairs of backscatter communication nodes with fixed separation distances form random clusters centered at PBs. Furthermore, by harvesting energy from and backscattering radio frequency (RF) waves transmitted by PBs, the transmission power of each node depends on the distance from the associated PB. Applying stochastic geometry, the network coverage probability and transmission capacity are derived and optimized as functions of the backscatter duty cycle and reflection coefficient as well as the PB density. The effects of the parameters on network performance are characterized.

研究の動機と目的

• バッテリーを搭載しない大規模かつ低複雑性のIoTデバイスを駆動する課題に対処すること。
• 無線電力伝送（WPT）とバックスキャター通信を統合することで、IoTにおける高密度でスケーラブルなデバイス間通信（D2D）を可能にすること。
• ステーシャスティックジオメトリを用いて、大規模なWP-BCネットワークのカバレッジと容量をモデル化・分析すること。
• カバレッジと容量に与える主要なバックスキャターパラメータ（デューティーサイクルと反射係数）の影響を導出することで、ネットワーク性能を最適化すること。

提案手法

• WP-BCネットワークは、電力ビーコン（PB）が母ポアソン点過程（PPP）を形成し、バックスキャターノードがPBを中心として固定の距離でクラスタを形成するポアソンクラスタプロセス（PCP）としてモデル化される。
• 各ノードの送信電力は、最近接するPBからの距離に応じた関数としてモデル化され、PBのRF信号からのエネルギー回収に基づく。
• パスロス、干渉、およびバックスキャター固有のパラメータを考慮して、成功確率と伝送容量を導出するためにステーシャスティックジオメトリが適用される。
• 成功確率は、SIR閾値、パスロス指数、およびバックスキャターパラメータを含む条件付きSIR（信号対干渉比）式を用いて導出される。
• 伝送容量は、PB密度、バックスキャターのデューティーサイクル $ D $、および反射係数 $ \beta $ の関数として導出され、マテルンクラスタプロセスに対して閉形式の式が得られる。
• $ D $ および $ \beta $ について最適化が行われ、最適なデューティーサイクルは $ D^* = \min\left(1, \frac{\alpha_1}{2 + \alpha_1\beta}\right) $ で与えられ、信頼性の高いリンク性能を保証する制約下で成立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電力ビーコン（PB）の展開密度が、WP-BCネットワークのカバレッジと容量に与える影響は何か？
• RQ2 特にデューティーサイクル $ D $ と反射係数 $ \beta $ のバックスキャターパラメータが、ネットワークのカバレッジ確率と伝送容量に与える影響は何か？
• RQ3 1クラスタあたりのバックスキャターノード数が増加するに従い、ネットワーク性能はどのように変化するか？また、容量を最大化するための最適なクラスタサイズは何か？
• RQ4 エネルギー制約および干渉制約下で、ネットワーク伝送容量を最大化するための $ D $ および $ \beta $ の最適値は何か？
• RQ5 WPTリンクと通信リンクのパスロス指数が、WP-BCネットワークにおけるカバレッジと容量のトレードオフに与える影響は何か？

主な発見

• カバレッジ確率は条件付きSIR式を用いて導出され、シミュレーションにより下限がタイトであることが示された。
• 伝送容量はPB密度に比例し、バックスキャターのデューティーサイクル $ D $ および反射係数 $ \beta $ が最適化された場合に最大値に達する。
• 最適なデューティーサイクルは $ D^* = \min\left(1, \frac{\alpha_1}{2 + \alpha_1\beta}\right) $ であり、エネルギー回収と送信確率のバランスを取る。
• マテルンクラスタプロセスにおいて、最大伝送容量は $ \max_D C(D) = \frac{\lambda_p \bar{c} \alpha_1}{a^2(2 + \alpha_1\beta)} \left[ \frac{2\eta g}{P_c(2 + \alpha_1\beta)} \right]^{2/\alpha_1} $ で与えられ、高カバレッジ領域では $ \beta \geq 0.6 $ の場合に容量が減少する。
• 成功確率は $ D $ および $ \beta $ の両方に関して凹関数であり、最適値はシミュレーション結果により $ D \approx 0.35 $、$ \beta \approx 0.6 $ であると確認された。
• PB密度が低い範囲では、ネットワーク容量はPB密度に線形に増加するが、高密度では干渉制限のため飽和する。