[论文解读] Optimal Resource Allocation in Full-Duplex Ambient Backscatter Communication Networks for Green IoT

Gang Yang, Dongdong Yuan+1 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 14被引用 3

一句话总结

本文提出了一种全双工环境背散射通信网络的联合优化框架，通过联合调整背散射时隙占比、反射系数和子载波功率分配，以最大化多个背散射设备（BDs）之间的最小吞吐量。采用块坐标下降法与连续凸优化，该算法高效收敛，并在吞吐量增益方面显著优于均等资源分配基准方案，揭示了BD吞吐量、能量采集与传统用户性能之间的关键权衡。

ABSTRACT

Ambient backscatter communication (AmBC) enables wireless-powered backscatter devices (BDs) to transmit information over ambient radio-frequency (RF) carriers without using an RF transmitter, and thus has emerged as a promising technology for green Internet-of-Things. This paper considers an AmBC network in which a full-duplex access point (FAP) simultaneously transmits downlink orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals to its legacy user (LU) and receives uplink signals backscattered from multiple BDs in a time-division-multiple-access manner. To enhance the system performance from multiple design dimensions and ensure fairness, we maximize the minimum throughput among all BDs by jointly optimizing the BDs' backscatter time portions, the BDs' power reflection coefficients, and the FAP's subcarrier power allocation, subject to the LU's throughput constraint, the BDs' harvested-energy constraints, and other practical constraints. As such, we propose an efficient iterative algorithm for solving the formulated non-convex problem by leveraging the block coordinated decent and successive convex optimization techniques. We further show the convergence of the proposed algorithm, and analyze its complexity. Finally, extensive simulation results show that the proposed joint design achieves significant throughput gains as compared to the benchmark scheme with equal resource allocation.

研究动机与目标

• 为解决绿色物联网中全双工环境背散射通信（AmBC）网络的吞吐量公平性与系统效率挑战。
• 联合优化三个关键设计变量：BD背散射时隙占比、反射系数以及FAP子载波功率分配。
• 在满足LU吞吐量约束与能量采集需求的前提下，最大化所有BD中的最小吞吐量。
• 设计一种实用且收敛的算法，以求解由联合资源分配引发的非凸优化问题。
• 揭示全双工AmBC系统中BD吞吐量、能量采集与传统用户性能之间的基本权衡关系。

提出的方法

• 建立一个非凸优化问题，以在LU吞吐量、能量采集与硬件约束下最大化最小BD吞吐量。
• 采用块坐标下降（BCD）方法，交替优化三个变量块：背散射时间、反射系数与子载波功率。
• 利用连续凸优化（SCO）将非凸子问题近似为凸问题，从而在每次迭代中获得可解的近似解。
• 采用惩罚法处理反射系数约束的非凸性，实现迭代优化的逐步改进。
• 通过证明每次迭代中目标函数单调提升，保证算法收敛。
• 分析算法的时间复杂度为多项式时间，确认其在中等规模网络中的实际可行性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过联合优化背散射时间、反射系数与子载波功率分配，提升全双工AmBC网络的吞吐量公平性与吞吐量性能？
• RQ2 在该系统中，BD吞吐量与传统用户所需数据速率之间存在何种权衡关系？
• RQ3 能量采集约束如何影响背散射设备的可实现吞吐量？
• RQ4 所提出的迭代算法能否收敛至非凸优化问题的稳定解？
• RQ5 与均等资源分配相比，联合设计可实现多大的性能增益？

主要发现

• 所提出的联合设计在均等资源分配基准方案下实现了显著的最大小时吞吐量增益，尤其在高信噪比（SNR）条件下表现突出。
• 随着传统用户吞吐量需求的提高，BD之间的最大小时吞吐量下降，证实了BD与LU之间存在明确的吞吐量权衡。
• 较低的能量采集需求可带来更高的最大小时吞吐量，表明BD吞吐量与能量约束之间存在权衡关系。
• 更高的子载波峰值功率可提升可实现的最大小时吞吐量，表明功率分配是关键的设计调控参数。
• 所提算法能够收敛至稳定解，且具有多项式时间复杂度，适用于全双工AmBC网络的实际部署。
• 基于100次信道快照的仿真结果表明，无论在不同SNR、能量或功率约束下，系统均表现出稳健的性能增益。