[论文解读] Finite-horizon Online Transmission Rate and Power Adaptation on a Communication Link with Markovian Energy Harvesting

Baran Tan Bacinoglu, Elif Uysal‐Biyikoglu|arXiv (Cornell University)|May 20, 2013

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 8被引用 5

一句话总结

本文提出了一种针对具有有限时域和马氏能量到达的能量采集通信系统的低复杂度在线传输速率与功率自适应策略。通过利用基于动态规划洞察的期望阈值计算，该策略实现了近乎最优的吞吐量——在延迟受限性能方面优于无限时域最优策略——同时保持了实时实现的计算可行性。

ABSTRACT

As energy harvesting communication systems emerge, there is a need for transmission schemes that dynamically adapt to the energy harvesting process. In this paper, after exhibiting a finite-horizon online throughput-maximizing scheduling problem formulation and the structure of its optimal solution within a dynamic programming formulation, a low complexity online scheduling policy is proposed. The policy exploits the existence of thresholds for choosing rate and power levels as a function of stored energy, harvest state and time until the end of the horizon. The policy, which is based on computing an expected threshold, performs close to optimal on a wide range of example energy harvest patterns. Moreover, it achieves higher throughput values for a given delay, than throughput-optimal online policies developed based on infinite-horizon formulations in recent literature. The solution is extended to include ergodic time-varying (fading) channels, and a corresponding low complexity policy is proposed and evaluated for this case as well.

研究动机与目标

• 解决能量采集系统中能量供应不可预测且随时间变化时的动态传输速率与功率自适应挑战。
• 在离散功率/速率自适应和马氏能量采集条件下，制定有限时域在线吞吐量最大化问题。
• 开发一种低复杂度启发式策略，以最小计算开销近似最优动态规划解。
• 证明所提出的策略在延迟约束场景下优于现有无限时域最优策略。
• 通过引入动态期望水位计算以实现速率自适应，将框架扩展至时变（衰落）信道。

提出的方法

• 将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），其状态空间由存储能量、能量获取状态和距时域结束的时间构成。
• 通过动态规划推导最优解的结构，揭示了基于阈值的速率与功率选择决策规则。
• 提出一种期望阈值（ET）策略，该策略基于未来能量和信道条件的期望值，计算时变阈值。
• 采用类似水填充的近似方法计算期望水位，以指导传输功率与速率的自适应调整。
• 提出一种简化的期望水位表达式，其依赖于先前的能量采集期望值和信道增益。
• 通过动态计算考虑时变信道状态的期望水位，将策略扩展至衰落信道。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有马氏能量到达的有限时域能量采集系统中，如何优化在线传输速率与功率自适应？
• RQ2 在能量约束下，针对离散速率和凸功率-速率函数，最优在线策略的结构是什么？
• RQ3 低复杂度启发式策略能否紧密逼近最优动态规划解的性能？
• RQ4 所提策略在吞吐量和延迟方面的性能与无限时域最优策略相比如何？
• RQ5 该框架能否通过动态水位计算扩展至具有时变条件的衰落信道？

主要发现

• 所提出的期望阈值（ET）策略在各种能量采集模式下均实现了接近最优动态规划解的吞吐量。
• ET策略显著优于恒定速率和贪婪策略，尤其在能量采集过程偏离平稳性时表现更优。
• 对于任意给定的平均延迟，ET策略实现的吞吐量高于先前工作中提出的无限时域吞吐量最优（TO）策略。
• 即使在时域长度较短时，ET策略与最优解之间的性能差距依然很小，验证了其在延迟敏感应用中的有效性。
• 期望水位近似提供了一种计算高效的估计方法，可在不求解完整动态规划的情况下估计最优传输水平。
• 通过动态期望水位计算将框架扩展至衰落信道，保持了优异性能，证明了该策略对时变条件的适应能力。