[論文レビュー] Analysis and Optimization of Outage Probability in Multi-Intelligent Reflecting Surface-Assisted Systems

Zijian Zhang, Ying Cui+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 5被引用数 51

ひとこと要約

論文は、LoS適応位相シフトを用いた多IRSシステム under Rician fading における故障確率を分析し、閉形式の故障表現を導出し、故障を最小化するようIRS位相を最適化し、最適故障確率の高SNR漸近挙動を特徴付ける。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned to be a promising solution for designing spectral and energy efficient wireless systems. In this letter, we study a multi-IRS-assisted system under Rician fading where the phase shifts adapt to only the line of sight (LoS) components. First, we analyze and optimize the outage probability of the multi-IRS-assisted system in the slow fading scenario for the non-LoS (NLoS) components. We also show that the optimal outage probability decreases with the numbers of IRSs and elements of each IRS when the LoS components are stronger than the NLoS ones. Then, we characterize the asymptotically optimal outage probability in the high signal-to-noise ratio (SNR) regime, and show that it decreases with the powers of the LoS components. To the best of our knowledge, this is the first work that studies the outage probability in multi-IRS-assisted systems.

研究の動機と目的

• 複数のIRSを用いた遅いフェージング領域でのスペクトル効率とエネルギー効率の高い無線設計を動機づける。
• LoS適応位相シフトを持つ多IRSシステムの故障確率の式を導出する。
• 故障確率を最小化するようIRS位相シフトを最適化する。
• 最適故障確率の高SNR漸近挙動を特徴づける。
• IRSの数と要素数が性能に与える設計上の洞察を提供する。

提案手法

• Ricianフェージング下でK個のIRSそれぞれN_k要素を持つソース-IRS-デスティネーション系をモデル化する。
• 等価チャネルhの分布を導出し、故障確率P_o(θ)を関数f(a,b,c)を用いて表現する。
• g_LoS(θ)とg_NLoSをそれぞれhのLoS成分とNLoS成分のパワー項として得る; P_o(θ)=f(g_LoS(θ),g_NLoS,(2^R-1)/SNR)を示す。
• LoS成分とNLoS成分を分けて、g_LoS(θ)とg_NLoSを用いた故障確率の最適化を形成し、g_LoS(θ)を最大化する最適位相θ*を求める。
• 異なるLoSの利用可能性シナリオ（κ^(s,d) ≠ 0 または = 0）に対する閉形式の最適位相シフト条件を提供する。
• 漸近的な故障P_o^*(SNR)を導出し、LoSおよびRician因子の依存性を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遅いフェージングでのLoS適応設定において、複数のIRSの位相シフトが故障確率にどのように影響するか。
• RQ2 異なるLoS条件下で故障確率を最小化する最適なIRS位相シフトとは何か。
• RQ3 IRSの数とその要素数を増やすと最小の故障確率にどのような影響を与えるか。
• RQ4 最適故障確率の高SNR挙動はどうなるか、LoS成分がそれにどう影響するか。

主な発見

• 故障確率P_o(θ)は P_o(θ)=f(g_LoS(θ),g_NLoS,(2^R-1)/SNR) と表され、g_LoS(θ)とg_NLoSは論文で定義されている。
• 最適な位相シフトはLoS成分を整列させ、直接リンクのLoS存在有無に応じた特定の閉形式条件を持つ。
• κ^(s,d) ≠ 0 の場合、最適θは θ_k,n = arg(bar h^(s,d) / (bar h^(r,d)_{k,n} bar h_{k,n}^{(s,r)}).
• κ^(s,d) = 0 の場合、反射経路を整列させるような位相差のarg関係を満たし、P_o^* は f(g_LoS^*, g_NLoS, (2^R-1)/SNR)となる。
• P_o^* はIRSの数KおよびIRの要素数N_kが増えると小さくなる（反射LoSパワーがNLoSパワーを支配する場合、κ_k^(r,d) > 1）。
• 高SNR領域では、P_o^*(SNR) ~ ((2^R-1)/ (g_NLoS SNR)) * exp(-g_LoS^*/g_NLoS)。
• P_o^*(SNR) は κ^(s,d) および κ_k^(r,d) が大きいほど小さくなり、IRSなしの場合よりも大きなκ値で顕著に小さい。