[论文解读] IRS-aided Wireless Powered MEC Systems: TDMA or NOMA for Computation Offloading?

Guangji Chen, Qingqing Wu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 4

一句话总结

本文研究了在IRS辅助的无线能量供应用于MEC系统中，TDMA与NOMA在上行计算卸载中的优劣。通过在动态波束成形下联合优化IRS无源波束成形与资源分配，证明了当IRS波束成形按传输帧自适应配置时，TDMA优于NOMA，实现了更高的计算速率以及提升的频谱和能量效率。

ABSTRACT

An intelligent reflecting surface (IRS)-aided wireless powered mobile edge computing (WP-MEC) system is conceived, where each device's computational task can be divided into two parts for local computing and offloading to mobile edge computing (MEC) servers, respectively. Both time division multiple access (TDMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) schemes are considered for uplink (UL) offloading. Given the capability of IRSs in intelligently reconfiguring wireless channels over time, it is fundamentally unknown which multiple access scheme is superior for MEC UL offloading. To answer this question, we first investigate the impact of three different dynamic IRS beamforming (DIBF) schemes on the computation rate of both offloading schemes, based on the flexibility for the IRS in adjusting its beamforming (BF) vector in each transmission frame. Under the DIBF framework, computation rate maximization problems are formulated for both the NOMA and TDMA schemes, respectively, by jointly optimizing the IRS passive BF and the resource allocation. We rigorously prove that offloading adopting TDMA can achieve the same computation rate as that of NOMA, when all the devices share the same IRS BF vector during the UL offloading. By contrast, offloading exploiting TDMA outperforms NOMA, when the IRS BF vector can be flexibly adapted for UL offloading. Despite the non-convexity of the computation rate maximization problems for each DIBF scheme associated with highly coupled optimization variables, we conceive computationally efficient algorithms by invoking alternating optimization. Our numerical results demonstrate the significant performance gains achieved by the proposed designs over various benchmark schemes.

研究动机与目标

• 确定在IRS辅助的无线供能MEC系统中，TDMA与NOMA在上行计算卸载中何者更优。
• 分析三种动态IRS波束成形（DIBF）方案对TDMA与NOMA下计算速率的影响。
• 通过联合优化IRS无源波束成形与资源分配，建立并求解非凸计算速率最大化问题。
• 评估所提设计方案在频谱与能量效率方面相对于基准方案的性能增益。
• 研究在IRS辅助下，下行链路时间分配的最优配置以实现无线能量传输。

提出的方法

• 提出一种动态IRS波束成形（DIBF）框架，其中IRS相位偏移按传输帧自适应重新配置，以改善信道条件。
• 为TDMA与NOMA方案分别建立计算速率最大化问题，联合优化IRS无源波束成形与系统资源分配（时间、功率、计算频率）。
• 应用交替优化方法求解公式化问题中非凸且高度耦合的优化变量。
• 推导出TDMA在性能上等于或优于NOMA的解析条件，特别是在所有设备共享同一IRS波束成形向量时。
• 利用拉格朗日松弛与KKT条件求解凸化子问题，并推导最优解。
• 通过数值结果验证理论发现，将所提方案与传统基准方案进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 在IRS辅助的WP-MEC系统中，动态IRS波束成形下，TDMA在何种条件下优于NOMA？
• RQ2 动态IRS波束成形对基于TDMA与NOMA的上行卸载中计算速率有何影响？
• RQ3 当使用IRS增强系统性能时，下行链路无线能量传输的最优时间分配是什么？
• RQ4 当所有设备共享同一IRS波束成形向量时，能否在TDMA与NOMA中实现相同的计算速率？
• RQ5 IRS辅助波束成形如何在保持高频频谱与能量效率的同时，减少所需的下行链路时间以进行能量传输？

主要发现

• 当所有设备在上行卸载期间共享同一IRS波束成形向量时，TDMA可实现与NOMA相同的计算速率。
• 当IRS波束成形向量按传输帧灵活适配时，TDMA在计算速率方面优于NOMA。
• 所提出的动态IRS波束成形方案显著提升了系统频谱与能量效率，减少了无线能量传输所需的下行链路时间。
• 数值结果表明，与基准方案相比，性能增益显著，尤其在高移动性或高密度IoE场景下。
• 在IRS辅助下，下行链路无线能量传输的最优时间分配被有效减少，从而可延长卸载与计算时间。
• 通过联合优化IRS无源波束成形与资源分配，采用计算高效的交替优化算法，实现了近似最优性能。