[論文レビュー] Active Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Communications

Ruizhe Long, Ying‐Chang Liang+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 39被引用数 18

ひとこと要約

本稿では、負の抵抗（負抵抗）を用いたアクティブ負荷を備えた再構成可能インテリジェントサーフェス（RIS）を提案する。このRISは入射信号を反射するとともに増幅可能であり、パッシブRISが直面する二重フェージング損失を克服する。総消費電力制約下で、反射係数行列と受信ビームフォーミングを交互最適化により共同最適化することで、パッシブRISと同等の電力予算下でもより高いスペクトル効率を達成する。この最適化には閉形式のMMSEビームフォーミングと逐次凸近似（SCA）を用いる。

ABSTRACT

Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) is a promising solution to reconfigure the wireless environment in a controllable way. To compensate for the double-fading attenuation in the RIS-aided link, a large number of passive reflecting elements (REs) are conventionally deployed at the RIS, resulting in large surface size and considerable circuit power consumption. In this paper, we propose a new type of RIS, called active RIS, where each RE is assisted by active loads (negative resistance), that reflect and amplify the incident signal instead of only reflecting it with the adjustable phase shift as in the case of a passive RIS. Therefore, for a given power budget at the RIS, a strengthened RIS-aided link can be achieved by increasing the number of active REs as well as amplifying the incident signal. We consider the use of an active RIS to a single input multiple output (SIMO) system. {However, it would unintentionally amplify the RIS-correlated noise, and thus the proposed system has to balance the conflict between the received signal power maximization and the RIS-correlated noise minimization at the receiver. To achieve this goal, it has to optimize the reflecting coefficient matrix at the RIS and the receive beamforming at the receiver.} An alternating optimization algorithm is proposed to solve the problem. Specifically, the receive beamforming is obtained with a closed-form solution based on linear minimum-mean-square-error (MMSE) criterion, while the reflecting coefficient matrix is obtained by solving a series of sequential convex approximation (SCA) problems. Simulation results show that the proposed active RIS-aided system could achieve better performance over the conventional passive RIS-aided system with the same power budget.

研究の動機と目的

• パッシブRIS支援システムにおける二重フェージング損失を、信号増幅機能を有するアクティブRISを導入することで解消する。
• アクティブRISシステムにおける、所望信号の増幅とRIS相関ノイズの増幅のトレードオフを克服する。
• スペクトル効率を最大化するために、反射係数行列と受信ビームフォーミングの共同最適化フレームワークを設計する。
• SimoシステムにおけるアクティブRISを用いたエネルギー効率が高く、高容量な無線通信を実現する。
• 電力制約とハードウェア制限を考慮した実用的なアクティブRIS導入ソリューションを提供する。

提案手法

• 各反射素子（RE）に負の抵抗（負抵抗）を内蔵させた、新規のアクティブRISアーキテクチャを提案。これにより、入射信号を単に反射するのではなく増幅可能となる。
• アクティブRISを、反射係数行列ΦとRIS相関ノイズを含むノイズモデルを持つMIMOシステムとしてモデル化する。
• 全電力制約および振幅制約下で、受信側の信号対インターフェレンス＋ノイズ比（SINR）を最大化する共同最適化問題を定式化する。
• 交互最適化を適用：まず、閉形式の線形MMSEを用いて最適な受信ビームフォーミングwを求解し、次にΦを逐次凸近似（SCA）により最適化する。
• Φ最適化問題を、凸制約を持つ分数マトロイド型の二次計画問題に再定式化し、反復的SCAに基づく解法を可能にする。
• 制約なしの場合の各REの最適位相と振幅を導出。これにより、波形のconstructive combiningとチャネルゲインのバランスによるノイズ低減が実現可能であることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 同じ電力予算下で、信号増幅機能を有するアクティブRISは、パッシブRISと比較してどのようにスペクトル効率を向上させるか？
• RQ2 アクティブRISシステムにおいて、所望信号の増幅とRIS相関ノイズの増幅の最適なトレードオフは何か？
• RQ3 実用的なハードウェア制約下で、反射係数と受信ビームフォーミングの共同最適化はどのように効率的に解けるか？
• RQ4 アクティブRIS支援SIMOシステムにおいて、受信SNRを最大にする位相と振幅制御戦略は何か？
• RQ5 二重フェージング環境下で、アクティブRISの根本的性能限界は、パッシブRISと比較してどの程度か？

主な発見

• 提案されたアクティブRISは、信号増幅の恩恵を受けるため、同じ全電力予算下でパッシブRISよりも高いスペクトル効率を達成する。
• 各REの最適反射係数は φₘ* = (σ₁²|h₂ₘ|)/(σ₂²|h₁||gₘ|) × exp(j(arg(h₁) - arg(h₂ₘ) - arg(gₘ))) として導出され、constructive combiningとノイズ低減が可能となる。
• 得られる最大SNRは γₛ* = (pₜ|h₁|²)/σ₁² + (pₜ‖h₂‖²)/σ₂² であり、増幅効果とチャネルゲインのバランスによる利点が明確に示される。
• 交互最適化アルゴリズムは効率的に収束し、MMSE基準に基づく閉形式で受信ビームフォーミングが求解可能である。
• SCAに基づく反射係数行列最適化は、電力制約および振幅制約を伴う非凸分数プログラミング問題を効果的に処理できる。
• シミュレーション結果により、特に路損が大きく、またはSNRが低い環境下で、アクティブRISがパッシブRISを上回るスペクトル効率を達成することが確認された。