[論文レビュー] Achievable Rate Analysis and Phase Shift Optimization on Intelligent Reflecting Surface with Hardware Impairments

Zhe Xing, Rui Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|May 29, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、ハードウェア制限（HWI）下でのインテリジェント反射表面（IRS）支援無線システムにおける実現可能レート（ACR）と位相シフト最適化を分析し、閉形式のACR式を導出し、非凸最適化問題を半定値計画（SDP）に変換する。結果として、HWIはACRおよびIRSの有効性を低下させるが、反射素子の数が多い、または送信電力が高い場合には、IRSは従来のデコードアンドフォワード（DF）リレーよりも優れることが示された。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned as a promising hardware solution to hardware cost and energy consumption in the fifth-generation (5G) mobile communication network. It exhibits great advantages in enhancing data transmission, but may suffer from performance degradation caused by inherent hardware impairment (HWI). For analysing the achievable rate (ACR) and optimizing the phase shifts in the IRS-aided wireless communication system with HWI, we consider that the HWI appears at both the IRS and the signal transceivers. On this foundation, first, we derive the closed-form expression of the average ACR and the IRS utility. Then, we formulate optimization problems to optimize the IRS phase shifts by maximizing the signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver side, and obtain the solution by transforming non-convex problems into semidefinite programming (SDP) problems. Subsequently, we compare the IRS with the conventional decode-and-forward (DF) relay in terms of the ACR and the utility. Finally, we carry out simulations to verify the theoretical analysis, and evaluate the impact of the channel estimation errors and residual phase noises on the optimization performance. Our results reveal that the HWI reduces the ACR and the IRS utility, and begets more serious performance degradation with more reflecting elements. Although the HWI has an impact on the IRS, it still leaves opportunities for the IRS to surpass the conventional DF relay, when the number of reflecting elements is large enough or the transmitting power is sufficiently high.

研究の動機と目的

• IRS支援無線システムにおけるハードウェア制限（HWI）が実現可能レート（ACR）に与える影響を分析すること。
• IRSと送受信機における同時HWIを想定した平均ACRおよびIRS有効性の閉形式式を導出すること。
• SNR最大化を目的とした非凸位相シフト最適化問題を、半定値計画（SDP）を用いて定式化・解釈すること。
• HWI下でのACRおよび有効性の観点から、IRSの性能と従来のデコードアンドフォワード（DF）リレーよりも優れるかを比較すること。
• チャネル推定誤差および残存位相ノイズが最適化性能に与える影響を評価すること。

提案手法

• HWIを平均ゼロのラプラス分布を有する加法的ノイズとしてモデル化し、閉形式の平均ACR式を導出する。
• 位相ノイズおよびアモルティズム歪みを組み込んだ、反射素子数とシステムパラメータに依存するIRS有効性の関数としてモデル化する。
• ランク1リラクゼーションとS-プロシージャを用いて、非凸位相シフト最適化問題を半定値計画（SDP）に変換する。
• 統計的チャネル状態情報（CSI）を用い、送信機-IRSおよびIRS-受信機リンクに独立したレイリー fading を仮定する。
• システムモデルにおける残存位相ノイズおよび推定誤差を扱うために、確率的最適化手法を適用する。
• 異なる反射素子数および送信電力条件下でモンテカルロシミュレーションを用いて理論的結果を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の反射素子を有するIRS支援システムにおいて、ハードウェア制限はACRおよびIRS有効性にどのように影響するか？
• RQ2 ハードウェア制限が存在する場合でも、IRSは従来のDFリレーよりも優れる可能性があるか、またどのような条件下でそうなるか？
• RQ3 IRSおよび送受信機における同時ハードウェア制限下での平均実現可能レートの閉形式式は何か？
• RQ4 チャネル推定誤差および残存位相ノイズは、IRSシステムにおける位相シフト最適化の性能をどのように劣化させるか？
• RQ5 ハードウェア制限下で、ACRの観点からDFリレーよりもIRSが優位となるために必要な最小反射素子数は何か？

主な発見

• ハードウェア制限はACRおよびIRS有効性を低下させるが、反射素子数が増加するにつれて劣化が顕著になる。
• HWIが存在しても、反射素子数が十分に多い、または送信電力が高い場合には、IRSは従来のDFリレーよりも優れる。
• HWI下での平均実現可能レートは、ハードウェア制限係数κ、送信電力P、およびノイズ分散σ²を含む閉形式式で与えられる。
• IRS有効性は反射素子数Nの2乗に比例して増加するが、ACRは部分線形に増加するため、スケーリングに伴い収益逓減の傾向を示す。
• 漸近解析により、HWI下でもIRSとDFリレーよりの性能ギャップは正のまま維持され、N→∞またはP→∞のとき、IRSはより高いACRを達成することが示された。
• DFリレーよりもIRSが優位となるために必要な最小ハードウェア制限係数κは、システムパラメータの関数として導出され、実用的ハードウェア制約下でもIRSのロバスト性が確認された。