[论文解读] Optimal Packet Scheduling in an Energy Harvesting Communication System

Jing Yang, Şennur Ulukuş|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2010

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 5被引用 10

一句话总结

本文提出了一种用于能量采集通信系统的最优离线调度策略，以在因果性约束下最小化端到端延迟。通过建模确定性的数据和能量到达，推导出一种分段常数的传输速率策略，动态平衡能量可用性与数据积压，通过基于能量-速率导数的贪心优化框架，实现最小可能的传输时间。

ABSTRACT

We consider the optimal packet scheduling problem in a single-user energy harvesting wireless communication system. In this system, both the data packets and the harvested energy are modeled to arrive at the source node randomly. Our goal is to adaptively change the transmission rate according to the traffic load and available energy, such that the time by which all packets are delivered is minimized. Under a deterministic system setting, we assume that the energy harvesting times and harvested energy amounts are known before the transmission starts. For the data traffic arrivals, we consider two different scenarios. In the first scenario, we assume that all bits have arrived and are ready at the transmitter before the transmission starts. In the second scenario, we consider the case where packets arrive during the transmissions, with known arrival times and sizes. We develop optimal off-line scheduling policies which minimize the time by which all packets are delivered to the destination, under causality constraints on both data and energy arrivals.

研究动机与目标

• 最小化单用户能量采集通信系统中所有数据分组被交付的时间。
• 在已知数据和能量到达时间与数量的确定性知识下，开发一种最优离线调度策略。
• 满足因果性约束：数据不能在到达前被传输，能量不能在采集前被使用。
• 解决能量可用性与数据积压之间的权衡，以最小化传输延迟。
• 通过假设对到达事件具有完全先验知识，为复杂随机问题提供可处理的解决方案。

提出的方法

• 采用确定性离线框架，将问题建模为在能量和数据因果性约束下最小化交付时间。
• 提出一种分段常数的传输速率策略，根据随时间变化的能量和数据可用性进行自适应调整。
• 应用贪心优化策略，通过在时间区间间均衡能量-速率导数函数，以平衡能量和数据约束。
• 利用动态规划和结构分析推导调度策略的必要最优性条件。
• 采用递归过程，计算由到达事件（数据或能量）定义的时间区间内的传输速率。
• 通过反证法证明最优性，表明任何偏离所推导策略的行为都将违反因果性或可行性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有确定性数据和能量到达的能源采集系统中，最小化端到端延迟的最优传输速率策略是什么？
• RQ2 如何将数据和能量到达的因果性约束正式纳入调度策略，以确保可行性？
• RQ3 在已知到达事件的确定性知识下，最优调度策略表现出何种结构性特征？
• RQ4 最优策略如何在能量可用性与数据积压之间进行权衡以最小化延迟？
• RQ5 在这些约束下，能否通过贪心的分段常数速率策略实现最小交付时间？

主要发现

• 最优调度策略为分段常数，传输速率在对应于数据或能量到达的特定时间点进行调整。
• 该策略确保在各时间区间内能量-速率导数均衡，从而在因果性约束下最小化延迟。
• 最小交付时间受能量和数据可用性的双重约束，更紧的约束决定最优速率。
• 一种通过在区间间均衡能量-速率导数函数的贪心算法，可实现最优延迟。
• 最优策略是唯一的，可通过按时间顺序处理到达事件的递归过程计算得出。
• 通过反证法证明了解的最优性，表明任何其他策略都将违反因果性或可行性。