JP2017500779A - 全体的なエネルギー消費を最小化するための最適なデューティサイクルを決定する通信システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1の通信ネットワーク10におけるセンサノード14、16などのM2M通信デバイスが提供される。M2Mデバイスは、スリープする、送信する、受信するなどといった通信要件を有する。特定のアプリケーション、トラフィックおよび物理的要件(セルラー、エネルギーメータなど)についてこのM2Mデバイスを仮定すると、全体的なエネルギーが最小化されるようにデバイスがスリープ状態でいることができる最長の時間が求められる。
消費される全体的なエネルギーを最小化するための最適なスリープデューティサイクル、感知(制御)デューティサイクルおよび送信デューティサイクルが推定される。ここで、デューティサイクルは、スリープモードの時間対全体時間の比率に対応する。容量の通信理論的表現から開始して、ネットワーク内の任意のM2Mデバイスがスリープしていられる最大時間が、リソース制限ノードにおけるエネルギー消費を最小化するために導出され得る。
信号送信技術およびデューティサイクルはマルチアクセス方式を伴う。N個のそのようなM2Mデバイスが時間およびスペクトルを共有するシナリオでは、全体的なエネルギー消費を最小化するために、リソースがどのように割り当て/スケジューリングされ得るかを決定することが望ましい。
上記は、所与のM2Mデバイスおよびアプリケーションについての全体的なエネルギー消費を最小化する最適なリンクレベルデューティサイクルおよびマルチアクセス技術を決定する機構を説明している。M2M通信の目立つ特徴は、多様なアプリケーションおよびネットワークを扱うことである。したがって、より正確な感知およびエネルギー消費の低減のために、リンクレベルM2Mネットワークを拡張して多様なアプリケーションを扱い、それらの依存性を推定し、それらのデューティサイクルを更新することが望ましい。
特定のアプリケーション、トラフィックおよびマルチアクセス技術に対応する、エネルギーの制約があるM2Mデバイスまたはエネルギー維持基地局(ESBS)を仮定すると、全体的なエネルギー消費を最小化するために、M2Mデバイス(またはESBS)のスリープ、立ち上がり、送信、および感知の時点を指定するリンクレベルアルゴリズムおよびM2M動作が提供される。M2Mノードにおいて消費される全体的なエネルギーを最小化するマルチアクセスアルゴリズムが提供される。
毎日Kn回通信する所与のM2Mノードについての全体的なエネルギーを最小化する最適なスリープデューティサイクル:
− 各τnについて0でないブロックのランダムな組を用いて開始
− For τnおよびwn−1
− If (4)の制約を満たしつつ、
○ Else wn=[wn−1 1]
− If サイズ(wn)≧K
○ Then τn+1=[τn 1]
○ Else τn+1=[τn]
− forループを終了
上で説明したように、所与のアプリケーションについての最適なリンクレベルデューティサイクルの推定およびマルチアクセス技術が提案される。M2Mネットワークは、異なるアプリケーション、トラフィックおよびリソース制約に対応するノードを含むことに留意されたい。したがって、無線リンクの品質および位置の物理層推定をMAC層アドレス指定および事象トリガの技術ならびにより上層のアプリケーションと統合する、クロスレイヤの最適化技術がさらに提案される。
感知モードは不可欠であり、M2Mゲートウェイにおける推定精度に直接的に関連付けられる。これは以下によって向上させることができる:
a.直接的またはブロードキャストネットワーク:頻繁なパイロット信号をアクセスネットワークからM2Mノードに送り、それらの応答から、チャネル状態、マルチアクセス、センサ読み取りなどを、エネルギー消費量の増加という代償を払って推定する。
b.ネットワークネイバ探索:あるいは、センサは、このネットワークにアクセスするネイバのリストを提供することができる。ネイバのリストおよびそれらの感知情報の品質に応じて、アクセスネットワークは、センサノードのデューティサイクルを再度推定し、向上させることができる。異種アプリケーションに貢献する図1の異種ネットワークを考慮されたい。M2Mデバイスの通信機能および感知機能は、異なるアプリケーションに貢献するネイバのノードからの情報を使用して大幅に向上させることができる。
リンクレベルデューティサイクルが上記のように推定される、N個のノードを有する所与のネットワークを考慮されたい。最初に、スリープデューティサイクルが考慮され、その後、感知と送信のデューティサイクルが導入される。最適なスリープモードデューティサイクルは、N×1ベクトルtsl=[Tsl,1,…,Tsl,N]Tを用いて表現され、ここでTsl,iは、スリープモードで費やされる時間に対応する。Tsl,iの初期値は、リンクレベルデューティサイクルのアルゴリズムから得られる。
エネルギーを最小化する目的は、確率尺度行列(5)によって特定されるように、接続、重みおよびアプリケーションに対して単位正規ベクトルtslを更新することによって実現される。初期tslは、これらのネットワーク接続を考慮しておらず、その累積デューティサイクルは、ネットワークネイバ情報を使用して更新されるtsl:
Tsl,j≧Tmin j∈{1,…,N}。
1.Pは、センサ間の無線伝搬および距離に依存し、センサのランダム分布、優先度およびTsn,jについて、Pは対称正方行列であると仮定するのが妥当であることに留意されたい。
2.(6)から、制約のない解はPの固有分解から得られる。
3.上記の特性から、固有分解は、固有値と固有ベクトルの個別の組をもたらす。
4.対称のフルランク行列pについて、これらの個別の固有値が降順に配列されるとき、tslを最も支配的な固有値に対応する固有ベクトルとして選択することが、確率遷移行列を最小にする:
tsl=uN ここで、[u1,…,uN,λ1,…,λN]=eig{P} (7)
5.言い換えれば(7)、所与のネットワークについての最適なスリープ時間は、tslに比例するデューティサイクルを有することによって与えられる。
スリープデューティサイクルを更新する式(5)および(6)は、制御信号を得るために、感知モードで動作するM2Mノードについて拡張されてもよい。最適な感知モードデューティサイクルは、N×1ベクトルtsn=[Tsn,1,…,Tsn,N]Tを用いて表され、式中、Tsn,iは、感知モードで費やされる時間に対応する。初期値Tsn,iは、リンクレベルデューティサイクル推定アルゴリズムから得られる。
− 特定のサービス品質(たとえば、初期Tsn,i)を実現するために要求されるスキャンデューティサイクルの低減。これは次いで、スキャンフェーズの間に各センサで消費される全体時間を低減し、したがって、スキャンモードにおけるエネルギー消費を最小化する。
− 低いデューティスキャンサイクルの組からの所与のセンサのより正確なチャネル/動作状態の提供。
確率尺度は、MAC層およびアプリケーション層に対応するパラメータを含めるために一般化され得る。そのような場合、パラメータの残りは一定に維持され、確率尺度のみを修正する。各M2Mデバイスが1ホップのネイバの推定を行うと仮定する。1ホップのネイバの推定は、適度に複雑性の低い演算(精密でないRSSI強度に基づく)であることに留意されたい。
より一般的なアドホックネットワーク空間に拡張されるときに、トラフィックのボトルネックを考慮するためのルーティングアルゴリズムのネットワークレベル最適化が提案されている。しかしながら、ノードは必ずしもエネルギーが制限されておらず、最適化コストはM2Mネットワークのものとは異なっていてもよい。しかしながら、上記のアルゴリズムは、この問題のために再度定式化され得る。たとえば、最適なネットワークレベル処理によって、ルーティングプロトコルの性能を高めるために、ネイバの協働が使用されてもよい。
制御プレーンを分割し、かつ、ネットワーク配備を容易にし、ハンドオーバの失敗を緩和し、エネルギーの節約を実現するために、異種セルラーネットワークについてのネットワーク構成が提案されている。それらのトラフィック要件に応じて、ユーザ機器の組は、マクロセルまたはスモールセルのいずれかによって制御され得る。これらのトラフィック要件ならびにそれらのマクロセルおよびスモールセルとの相関関係は、最適なネットワークレベルデューティサイクルに類似した問題として定式化され得るもので、対応するセル選択技術が使用され得る。
・ ネットワーク状態についての動的な更新:感知現象とM2Mネットワークの間の相互作用をモデル化するための多段階の動的なベイジアンゲーム理論の使用が提案される。ゲームは、ネットワーク内のトラフィック状態を動的に学習することによりM2Mデバイスにスリープデューティサイクルの調整をさせる。
・ スリープデューティサイクルパラメータの相互作用的制御:ネットワーク状態に関する提供された動的な更新に基づいて、M2M通信のための相互作用的なスリープ管理システムが提案される。このスリープ管理システムは、ネットワーク状態の分析から始まり、ネットワーク全体のスリープデューティサイクルパラメータを効率的に調整し、これには、更新されたネットワーク状態と、アプリケーションおよびローカルノード間のトポロジカルな関係を仮定している。これらの更新および調整は、たとえば、動的なベイジアンゲームモデルまたは相互作用的な機械学習技術のいずれかによって行われ得る。
全体的な感知のランダムな変更を考慮するために、感知現象とネットワークの相互作用をモデル化した動的なベイジアンゲーム理論に基づいた適応ネットワークアーキテクチャが提案される。提案される手法は、ネットワークのトラフィック状態が変化したときは必ず、デューティサイクルパラメータおよびネットワーク接続をリソースが制約されたノードに提供し、それによって、M2Mノードに自らのスリープデューティサイクルを調整させる。一例による2プレーヤの静的ベイジアンゲームは以下のように定義される:
一方のプレーヤは全体的な感知現象を表し、プレーヤiとして識別される。他方のプレーヤ(プレーヤjとして識別される)は、感知現象を検出し、それに応答するように設計されたM2Mノードのグループを表す。
1.現象トリガ戦略をとる(T)、または
2.現象トリガ戦略をとらない(NT)
1.スリープ、遷移および送信戦略をとる(STT)(ノードは、事前に構成された周期的な立ち上げまたは現象トリガによって、スリープモードからアクティブモードに変更し、感知およびデータアップロードを実施し、最終的にスリープモードに戻る)。
2.スリープおよび遷移戦略をとる(ST)(センサノードは、事前に構成された周期的な立ち上げトリガによってスリープモードからアクティブモードに変更し、データアップロードなしで感知を実施し、最終的にスリープモードに戻る)、
3.スリープ戦略をとる(S)(センサノードはスリープモードのままである)。
表2は、プレーヤiおよびjの戦略形態を示し、プレーヤの戦略の異なる組み合わせの利得関数をまとめている。ゲーム行列において、一方のプレーヤはその目的を達成することを狙い、W>0である報酬Wを得る一方で、相手のプレーヤは損失−Wを被る。そのようなモデルは、ゲームプレーヤ間に等しい利得と損失が存在すると仮定している。これは、両者が自らの理由で利己的に動くので、論理的である。たとえば、プレーヤjは、プレーヤiのトリガの識別および報告に成功するように設定される。そのような成功により、プレーヤjは報酬Wを稼ぐが、プレーヤiは代価−Wを支払い、その逆も同様である。
プレーヤiの不確実なタイプ(正常またはクリティカル)を考慮し、確率論的パラメータμが、この不確実性を評価するために案出される。この確率論的パラメータμは、プレーヤiのタイプに対するプレーヤjの信念と考えることができる。この分析では、μは、プレーヤらが決定を下すときの自身についての共通の事前確率である。
上記の分析では、ゲーム全体についての純粋なBNE戦略セットは発見されない。したがって、混合戦略BNEが導出される。Pは、プレーヤiが、そのタイプがクリティカルな場合にトリガを生成する確率であるものとする。STT、STおよびSの戦略を使用するプレーヤjの期待利得が、確率Pについて定式化される。プレーヤiの戦略の均衡については、EPj(S)=EPj(非S)=EPj(STT)+EPj(ST)を課す。これは、T戦略を使用するプレーヤiの確率P*を導出する。同様に、プレーヤjの戦略の均衡Q*を算出する。導出される混合BNE戦略セットは以下の通りである:
・ プレーヤiおよびjは、プレーヤiのタイプがクリティカルな場合に、それぞれ確率P*およびQ*をもつそれらの戦略セットをとる
・ プレーヤiのタイプが正常な場合に、プレーヤiはNTをとるだけである
・ プレーヤiのタイプがクリティカルであることに対するプレーヤjの信念はμである。
ここで
上記のBNE分析は、プレーヤ同士の相互作用についての共通の事前確率μを仮定している。実際のアプリケーションでは、そのようなパラメータは、ネットワーク環境およびプレーヤの相互作用に依存する。たとえば、ネットワーク内のノードのトラフィック生成が大きい場合は、大きい値のμが割り当てられ得る。したがって、上記のベイジアンゲームモデルは、プレーヤjがゲーム履歴に従ってプレーヤiのタイプに対する自身の信念を連続的に更新する、進化的かつ動的なベイジアンゲームに拡張され得る。この連続的ゲームは、各ステージの継続時間が立ち上がりサイクルの平均間隔に等しいn個のゲームステージで行われる。全ゲームステージにおけるプレーヤの利得は同じままである(ゲームの進行に伴うプレーヤ利得の割引係数はなし)。Hi(t)は、ゲームステージtまでのプレーヤiの履歴プロファイルであり、OAi(t)は、ゲームステージtにおけるプレーヤiの観察された行動であり、PTiは、プレーヤiの秘密のタイプ(クリティカルまたは正常)であり、
図7はスリープ制御動作の例を示す。図7において、アクセスネットワークノードサービングゲートウェイ(SG)は、第1のセンサノード(ノード1)、第1のセンサノードに極めて近接している第2のセンサノード(ノード2)ならびに第1および第2のセンサノードから離れている第3のセンサノード(ノード3)と通信している。最初に、ノード1、ノード2およびノード3のデューティサイクルは長い感知間隔TDを有する。すなわち、センサノードのそれぞれはアクティブモードに遷移し、時間間隔TDにおいて感知送受信機能を実施する。長い感知間隔TDを有するこのモードは、低感知モードと呼ばれることもある。
図9は、事後信念更新に対する一連の観察された事象の影響を示す。数値シミュレーションの組が、提案されるベイジアンゲームモデルを示すために実施されている。目標は、ゲーム形成およびゲームプレーヤ間の均衡戦略を分析することである。この分析では、α、β、W、K、P’、CSTT、CST、CS、α0およびβ0のパラメータのデフォルト値は、それぞれ0.9、0.01、1、1、5、0.9、0.025、0.001、0.9、および0.01である。これらは通信仕様に従って構成される。たとえば、コストパラメータCSTT、CST、およびCSの比は、Chipcon ASのCC2420無線送受信機チップに基づく。表記(α、β)および(α0、β0)は、チャネル状態、センサ部品などに依存し、異なる目的を担う。αおよびβは、ゲーム相互作用についての利得関数に使用され、α0およびβ0は、信念更新処理における観察の誤りを推定するために使用される。報酬WおよびペナルティP’は仮想パラメータであり、プレーヤの行為をモデル化するために使用される。評価において、本発明者らは、プレーヤjの事後信念更新の分析のために、調査されたパラメータを調節している。
Claims (15)
- ネットワークノードおよびリソース制限ノードを含む通信システムであって、ネットワークノードが、
リソース制限ノードの種々の動作モードについての最適なデューティサイクルを推定し、リソース制限ノードの全体的なリソース消費を最小化するように動作可能なコントローラと、
推定された最適なデューティサイクルのパラメータをリソース制限ノードに通知するように動作可能な送信機と
を備える、通信システム。 - コントローラが、
1ビットを送信するためにリソース制限ノードによって消費される全体的なエネルギーを特定するためのエネルギーモデルを規定すること、
エネルギーモデル、所与の信号送信技術および物理層仕様に基づいて、Lnビットを1日にKn回送信するためのノードnにおける全体的なコストを推定すること、および
エネルギーモデルに基づいて、リソース制限ノードによって消費される全エネルギーを最小化する最適なスリープデューティサイクルを推定すること
により、リソース制限ノードにおける全体的なエネルギーを最小化する最適なデューティサイクルを推定するように動作可能である、請求項1に記載の通信システム。 - 空間的、時間的、スペクトルおよび/または符号リソースに対する特定の品質尺度を満たしながらリソース制限ノードのアップリンク送信のエネルギーが最小化されるように、コントローラが、通信ネットワークの空間的、時間的、スペクトルおよび/または符号リソースを利用するリソース制限ノードのための最適なスケジューリングポリシーを決定するように動作可能である、請求項1から6のいずれか一項に記載の通信システム。
- アクセスネットワークノードを含む通信ネットワーク内のリソース制限ノードにおける異なる動作モードについての最適なデューティサイクルの組を決定する方法であって、
リソース制限ノードの種々の動作モードについての最適なデューティサイクルを推定し、リソース制限ノードの全体的なリソース消費を最小化するステップと、
推定された最適なデューティサイクルのパラメータをリソース制限ノードに通知するステップと
を含む、方法。 - アクセスネットワークノードを含む通信ネットワーク内の複数のリソース制限ノードについてのエネルギー消費を最小化する最適なデューティサイクルの組を決定する方法であって、
複数のリソース制限ノード間の接続のネットワークを確立するステップと、
複数のリソース制限ノード間の接続のネットワークマップに基づいて、複数のリソース制限ノードについての最適なデューティサイクルの組を決定するステップと、
決定された最適なデューティサイクルに基づいて、複数のリソース制限ノードの最適なデューティサイクルの組を更新するステップと
を含む、方法。 - ネットワークマップに基づいて複数のノードについての最適なスリープデューティサイクルを決定するステップが、複数のリソース制限ノードの地理的な近接度、複数のリソース制限ノードのアプリケーション間の依存性、特定のリソース制限ノードの優先度および/または複数のリソース制限ノードの伝搬環境の間の統計的相関関係を考慮に入れるステップを含む、請求項9に記載の方法。
- 複数のリソース制限ノード間の接続のネットワークが、アクセスネットワークノードから複数のリソース制限ノードに送られるパイロット信号またはビーコン信号への応答に基づいて推定される、請求項9または10に記載の方法。
- 各リソース制限ノードが、通信ネットワークにアクセスするそのネイバのリストをアクセスネットワークノードに提供するネットワークネイバ探索プロトコルに基づいて、複数のリソース制限ノード間の接続のネットワークが確立される、請求項9に記載の方法。
- 複数のリソース制限ノード間の接続のネットワークを確立するステップが、確率尺度を用いて複数のリソース制限ノード間の接続を表すステップ、および代数的技術と統計的技術とを使用し、デューティサイクルを更新し全体的な電力消費を最小化するステップを含む、請求項9から12のいずれか一項に記載の方法。
- 確率尺度が、
リソース制限ノードの統計的無線チャネルとアクセスネットワークの間の相関関係を推定し、
異なるリソース制限ノードとアクセスネットワークの間の受信したデータの内容間の相関関係を推定し、
異なるリソース制限ノードとアクセスネットワークの間の通信スケジュールを推定すること
によって取得される、請求項13に記載の方法。 - コンピュータ上で実行されたときに、請求項8から14のいずれか一項に記載の方法を実施するように動作可能なコンピュータプログラム製品。
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