[論文レビュー] An Analysis on Rate-Splitting Multiple Access for IRS Aided 6G Communication

Aditya Jolly, Sudip Biswas+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 5, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 17被引用数 11

ひとこと要約

本稿は、6Gネットワークにおけるレートスプリットマッピング多重アクセス（RSMA）と知能反射表面（IRS）を統合したIRS-RSアーキテクチャを提案し、送信電力、QoS、有限分解能制約の下で重み付き和レート（WSR）を最大化することを目的としている。WMMSEに基づく逐次最適化アルゴリズムを用いて、IRSの位相シフトとBSのビームフォーマーを共同最適化することで、特に不完全なCSI環境下でも、ベースラインのIRS-NOMAに比べてスペクトル効率とセルエッジユーザーの公平性が向上する。

ABSTRACT

Integrating intelligent reflecting surface (IRS) and Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) is an effective solution to improve the spectral/energy efficiency in next-generation (beyond 5G (B5G) and 6G) wireless networks. In this paper, we investigate a rate-splitting (RS)-based transmission technique for an IRS-aided communication network involving both near and cell-edge users. In particular, we derive a new architecture called IRS-RS that leverages the interplay between RS and IRS, with an aim to maximize the weighted sum-rate (WSR) of users by selecting the reflecting coefficients at the IRS and designing beamformers at the BS under the constraints of power at the base station (BS), quality of service (QoS) at each user and finite resolution at the IRS. To solve the non-convex WSR maximization problem, we propose an alternating algorithm and compare its performance with baseline non-orthogonal multiple access (NOMA) based transmission for an IRS-aided communication network for both perfect and imperfect CSIT cases. Through numerical results, it is shown that the proposed IRS-RS architecture yields better QoS with respect to the cell-edge users when compared to IRS-NOMA transmission scheme.

研究の動機と目的

• IRS支援6Gネットワークにおける低いスペクトル効率とセルエッジユーザーの性能問題に対処すること。
• レートスプリットマッピング多重アクセス（RSMA）と知能反射表面（IRS）の統合によるシステム性能の向上を調査すること。
• BS送信電力、QoS、および有限分解能IRS反射の実用的制約下で、近端ユーザーとセルエッジユーザーの重み付き和レート（WSR）を最大化すること。
• 完璧および不完全なチャネル状態情報（CSIT）下で、和レートと公平性の観点から、提案されたIRS-RS方式とベースラインのIRS-NOMAを比較すること。

提案手法

• 基地局（BS）が共通ストリームとプライベートストリームを介して複数ユーザーをサービス提供するため、レートスプリットプレコーディングを採用する新規IRS-RSフレームワークを提案する。
• IRSを有限分解能位相シフトを有する受動的アレイとしてモデル化し、チャネル状態情報（CSI）の適応を可能にする。
• BS送信電力、ユーザーQoS、およびIRS分解能の制約を含む非凸なWSR最大化問題を定式化する。
• 非凸問題を反復的に解くために、重み付き最小平均二乗誤差（WMMSE）に基づく逐次最適化アルゴリズムを開発する。
• 収束するまで、ビームフォーマー、反射係数、復調重みを交互に固定および更新する。
• 各部分問題においてMMSEイコライザとMMSE重みを最適解として用い、局所最適解への収束を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来のNOMAと比較して、RSMAはIRS支援6Gネットワークにおけるスペクトル効率と公平性を向上させることができるか？
• RQ2 ビームフォーマーとIRS反射係数の共同最適化は、実用的制約下での重み付き和レート（WSR）にどのように影響を与えるか？
• RQ3 完璧および不完全なCSIT下で、IRS-RSはIRS-NOMAに比べて和レートおよびセルエッジユーザーのレートでどの程度の性能向上を達成するか？
• RQ4 特に不完全なCSIT環境下において、IRS-RS方式はチャネル推定誤差に対してどれほど頑健であるか？
• RQ5 IRS素子の有限分解能性は、理想化モデルと比較してIRS-RSの性能向上を著しく制限するか？

主な発見

• 完璧なCSIT下では、IRS-RSはIRS-NOMAよりも広いレート領域を達成し、近端ユーザーおよびセルエッジユーザーの両方の個別レートが向上する。
• すべてのSNRレベルにおいて、IRS-RSの重み付き和レート（WSR）はIRS-NOMAを上回り、SNRが高い領域では性能差が拡大する。
• 不完全なCSIT下でも、IRS-RSはIRS-NOMAに比べて優れた性能を維持し、チャネル推定誤差に対して頑健であることが示された。
• 提案された逐次WMMSEに基づくアルゴリズムは、50イテレーション以内に収束し、収束許容誤差10⁻⁴を満たすため、実用的妥当性を有する。
• IRS-RSはセルエッジユーザーのQoSを顕著に向上させ、ネットワークの公平性とユーザーの体験品質（QoE）を向上させる。
• RSMAとIRSの統合により、特にセルエッジユーザーに対する強い路損失を伴うマルチユーザー環境下で、干渉管理とスペクトル効率の向上が実現される。