[论文解读] MEC-Empowered Non-Terrestrial Network for 6G Wide-Area Time-Sensitive Internet of Things

Chengxiao Liu, Wei Feng+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2021

UAV Applications and Optimization参考文献 43被引用 5

一句话总结

本文提出一种面向6G非地面网络（NTN）的面向流程的框架，以支持广域时间敏感物联网（IoT）的移动边缘计算（MEC）增强。通过利用大规模信道状态信息（CSI）并采用迭代优化，该方案以时分方式联合最小化端到端延迟，性能优于基准算法，凸显了无人机（UAV）有效载荷设计在资源效率中的重要性。

ABSTRACT

In the upcoming sixth-generation (6G) era, the demand for constructing a wide-area time-sensitive Internet of Things (IoT) keeps increasing. As conventional cellular technologies are hard to be directly used for wide-area time-sensitive IoT, it is beneficial to use non-terrestrial infrastructures including satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs), where a non-terrestrial network (NTN) can be built under the cell-free architecture. Driven by the time-sensitive requirements and uneven distribution of IoT devices, the NTN is required to be empowered by mobile edge computing (MEC) while providing oasis-oriented on-demand coverage for the devices. Nevertheless, communication and MEC systems are coupled with each other under the influence of complex propagation environment in the MEC-empowered NTN, which makes it hard to orchestrate the resources. In this paper, we propose a process-oriented framework to design the communication and MEC systems in a time-division manner. Under this framework, the large-scale channel state information (CSI) is used to characterize the complex propagation environment with an affordable cost, where a non-convex latency minimization problem is formulated. After that, the approximated problem is given and it can be decomposed into subproblems. These subproblems are further solved in an iterative way. Simulation results demonstrate the superiority of the proposed process-oriented scheme over other algorithms. These results also indicate that the payload deployments of UAVs should be appropriately predesigned to improve the efficiency of resource use. Furthermore, the results imply that it is advantageous to integrate NTN with MEC for wide-area time-sensitive IoT.

研究动机与目标

• 为解决在偏远地区为广泛分布的时间敏感型物联网设备提供低延迟、按需覆盖的挑战。
• 克服非地面网络（NTNs）复杂传播环境中通信与MEC资源编排之间的耦合问题。
• 通过配备边缘计算能力的卫星和无人机，为智能设备提供无小区、绿洲导向的覆盖。
• 在大规模非地面环境中，联合优化满足时间敏感约束的通信与MEC资源。
• 开发一种可扩展的迭代框架，确保在较低的信道状态信息反馈开销下实现低延迟性能。

提出的方法

• 提出一种面向流程的框架，以时分复用方式设计通信与MEC系统。
• 利用大规模信道状态信息（CSI）在低反馈成本下建模复杂传播效应。
• 建立非凸延迟最小化问题，随后通过近似与分解转化为子问题，以实现迭代求解。
• 采用凸优化技术求解子问题，通过连续凸逼近方法保证收敛性。
• 框架联合优化无人机轨迹、传输功率以及上行链路、MEC处理与回传链路的资源分配。
• 解决方案包含对延迟、频谱效率及硬件限制（包括功率与带宽约束）的约束。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有复杂传播环境的非地面网络中，如何联合编排通信与MEC资源，以最小化时间敏感型物联网的端到端延迟？
• RQ2 大规模CSI对MEC增强型NTN系统性能与资源分配效率有何影响？
• RQ3 所提出的时分制面向流程框架相较于传统算法在延迟与资源利用率方面表现如何？
• RQ4 UAV有效载荷设计在提升广域物联网中MEC与通信资源使用效率方面发挥何种作用？
• RQ5 在无小区架构下，MEC与NTN的集成能否有效支持偏远地区时间敏感设备的按需、低延迟覆盖？

主要发现

• 所提出的面向流程方案相比基准算法实现了更低的端到端延迟，展现出在延迟最小化方面的优越性能。
• 仿真结果证实，UAV有效载荷部署显著影响资源利用效率，最优预设计可进一步提升系统性能。
• 在无小区架构下，MEC与NTN的集成有利于支持具有动态按需覆盖需求的广域时间敏感型物联网。
• 大规模CSI的使用可在低反馈开销下有效建模传播效应，支持实际部署。
• 迭代优化框架收敛至满足所有系统约束（包括延迟、频谱效率与功率限制）的可行解。
• 该框架确保每个设备的延迟均被最小化，同时保持公平性并满足服务质量要求。