[论文解读] Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Energy Transfer and Mobile Edge Computing for Public Transport Vehicles

Shan Jaffry|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 10被引用 6

一句话总结

本文提出了一种智能反射面（IRS）辅助的集成系统，用于未来公共交通车辆（F-PTVs），以实现无线能量传输（WET）和移动边缘计算（MEC），从而维持通勤设备的电池电量。通过利用IRS增强信号强度，并借助MEC实现计算任务卸载，该系统显著提升了设备的能量效率，在最优条件下仿真结果显示存在净能量增益，尤其在提高能量采集阈值时效果更明显。

ABSTRACT

In the forthcoming 6G era, Future Public transport vehicles (F-PTV), such as buses, trains, etc. will be designed to cater to the communication needs of the commuters that will carry numerous smart devices (smartphones, e-bands etc.). These battery-powered devices need frequent recharging. Since recharging facilities are not readily available while commuting, we envision F-PTVs that will provide in-vehicle recharging via Wireless Energy Transfer (WET) through in-vehicle Access Points. F-PTV will also be internally coated with Intelligent Reflecting Surface (IRS) that reflects incident radio waves towards the intended device to improve signal strength at the receiver, for both information and energy transmissions. F-PTVs will also be equipped with Mobile Edge Computing (MEC) servers to also serve multiple purposes, including a reduction in devices' task completion latency and offering in-vehicle Cloud services. MEC-server offloading will also relieve smart devices' processors off intensive tasks to preserve battery power. The challenges associated with the IRS-aided integrated MEC-WET model within F-PTV are also discussed. We present the simulation to show the effectiveness of such a model for F-PTV.

研究动机与目标

• 为解决通勤者在公共交通车辆（PTVs）上携带的智能设备面临的关键电池耗竭问题。
• 设计一种集成系统，将无线能量传输（WET）、移动边缘计算（MEC）和智能反射面（IRS）整合于F-PTVs中。
• 通过无源IRS反射，提升车内信号质量与能量采集效率。
• 通过基于MEC的任务卸载，降低设备计算延迟并延长电池寿命。
• 在真实信道与硬件约束条件下，通过仿真评估系统的有效性。

提出的方法

• 系统集成车内接入点（PTV-AP）以提供WET和MEC服务。
• 在车辆内部部署智能反射面（IRS），用于反射和波束成形射频信号，以提升信噪比和能量接收效率。
• 无线能量传输（WET）利用射频信号在设备上进行能量采集，最大采集功率阈值$P_{\text{max}}$是关键的硬件约束条件。
• 移动边缘计算（MEC）将计算任务从设备卸载至本地MEC服务器，从而降低本地处理能耗与延迟。
• 系统将设备能量演化建模为$E[t+1] = E[t] + E_g[t+1] - E_c[t+1]$，其中$E_g[t+1]$包含采集到的能量以及通过卸载节省的能量。
• 仿真运行1000次迭代，参数包括$P_{\text{max}}$、IRS单元数$N$以及任务大小$\mu$等变量。

实验结果

研究问题

• RQ1 在人员密集、人体遮挡严重的F-PTV环境中，IRS辅助的信号反射如何提升WET效率？
• RQ2 MEC卸载与WET的联合影响在F-PTVs中对设备电池能量水平有何作用？
• RQ3 提高能量采集阈值（$P_{\text{max}}$）在多大程度上可实现WET系统中的净能量增益？
• RQ4 IRS反射单元数量（$N$）如何影响能量采集效率与设备能量平衡？
• RQ5 在不同任务大小下，能量消耗与能量增益之间存在何种最优权衡？

主要发现

• 当采集阈值较低（$P_{\text{max}} = 0.004$ W）时，即使有IRS辅助，由于设备饱和，WET提供的能量增益可忽略不计。
• 当$P_{\text{max}}$提高至0.04 W时，即使无IRS，也能观察到中等程度的能量增益，表明硬件限制具有决定性影响。
• 仅通过MEC卸载，能量损耗可忽略不计，显著保留了设备电池电量。
• IRS辅助的MEC-WET系统实现了净能量增益，设备能量水平超过初始的1 mJ，尤其当$N$从64增加至200个反射单元时更为显著。
• 对于小数据量（如24 Kbits），IRS辅助MEC-WET方案的能量增益与消耗之比是仅WET方案的两倍。
• 随着数据量增加，由于卸载与本地计算能耗上升，能量增益与消耗之比呈下降趋势。