[論文レビュー] Capacity Characterization for Intelligent Reflecting Surface Aided MIMO Communication

Shuowen Zhang, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 41被引用数 35

ひとこと要約

この論文はIRSの反射係数とMIMO送信共分散を同時最適化して、周波数フラットおよび周波数選択フェージング下でIRS支援MIMOシステムの容量を特徴づけ最大化する。解法としてサブ問題に対する閉形式解を持つ交互最適化アルゴリズムを提案し、IRSなしの従来のMIMOと比較して容量利得を実証する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising solution to enhance the wireless communication capacity both cost-effectively and energy-efficiently, by properly altering the signal propagation via tuning a large number of passive reflecting units. In this paper, we aim to characterize the fundamental capacity limit of IRS-aided point-to-point multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems with multi-antenna transmitter and receiver in general, by jointly optimizing the IRS reflection coefficients and the MIMO transmit covariance matrix. First, we consider narrowband transmission under frequency-flat fading channels, and develop an efficient alternating optimization algorithm to find a locally optimal solution by iteratively optimizing the transmit covariance matrix or one of the reflection coefficients with the others being fixed. Next, we consider capacity maximization for broadband transmission in a general MIMO orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system under frequency-selective fading channels, where transmit covariance matrices can be optimized for different subcarriers while only one common set of IRS reflection coefficients can be designed to cater to all subcarriers. To tackle this more challenging problem, we propose a new alternating optimization algorithm based on convex relaxation to find a high-quality suboptimal solution. Numerical results show that our proposed algorithms achieve substantially increased capacity compared to traditional MIMO channels without the IRS, and also outperform various benchmark schemes. In particular, it is shown that with the proposed algorithms, various key parameters of the IRS-aided MIMO channel such as channel total power, rank, and condition number can be significantly improved for capacity enhancement.

研究の動機と目的

• IRS支援MIMOの能力 caracterizationを動機づけてパッシブ反射面でより高いデータレートを実現する。
• 電力とユニットモジュラス制約の下でIRS反射係数と送信共分散の結合最適化を定式化する。
• 狭帯域（周波数フラット）および広帯域（OFDM）チャネルの両方に対する扱いやすい解と洞察を導出する。
• IRS設計がチャンネルパワー、ランク、条件数にどのように影響し容量を高めるかを示す。

提案手法

• IRS支援MIMOチャネルを H + R φ T とし φ = diag(α1,...,αM) および |α_m|=1 とする。
• 容量最適化を P1 に式変形し、Q と φ の結合最適化を行う。
• サブ問題を解くための交互最適化アルゴリズムを開発する： φ を固定としたときに Q を最適化し、固定の Q および他のα に対して各 α_m を最適化する。
• 有効チャネルを用いた固有モード（ウェアリング）により Q のサブ問題を閉形式解として提供する。
• α_m の最適化について、関連行列のランク1構造を利用して凹問題へ変換し、ユニットモジュラス制約の下で閉形式で解く。
• OFDM へ拡張する場合、共通IRS反射集合を用いたサブキャリア毎の共分散設計を許し、高品質な次善解を得るための凸緩和を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRSとMIMOの結合最適化により IRS支援点対点MIMO の基本容量上限はどうなるか。
• RQ2 周波数フラットフェージング下で容量を最大化するために IRS 反射係数を送信共分散とどのように設計すべきか。
• RQ3 共通IRS反射パターンを用いる広帯域MIMO-OFDM へ結合設計をどう拡張するか。
• RQ4 平坦フェージングと周波数選択フェージングの下で提案する交互最適化アルゴリズムとベンチマークとの性能向上はどの程度か。

主な発見

• 交互最適化フレームワークは P1 問題に対して少なくとも局所最適解へ収束する。
• φ固定で Q を最適化すると、固有モード伝送とウェアリングを用いた実効IRS強化チャネル下で最適な Q が得られる。
• 関連行列のランク1構造を利用して最適な α_m を閉形式で得ることができる。
• OFDM 設定では凸緩和に基づく交互最適化がサブ最適解を高品質に提供し、周波数サブキャリア間で共通のIRS反射パターンを用いる。
• 数値結果はIRS設計を用いた容量利得がIRSなしの従来のMIMOを上回り、ベンチマークを凌駕し、チャンネル総パワー、ランク、条件数が改善されることを示す。