[論文レビュー] Double-IRS Aided MIMO Communication under LoS Channels: Capacity Maximization and Scaling

Yitao Han, Shuowen Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、直線視線（LoS）チャネル下で、2つのインテリジェント反射汎用表面（IRS）における送信 beamforming と受動 beamforming を共同最適化することによりスペクトル効率を最大化する協調的二重IRS支援MIMOシステムを提案する。二重反射リンクと二つの単一反射リンクを活用することで、IRS要素数に関して$ olimits^4}$の容量スケーリング次数を達成し、単一IRSシステムを著しく上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising technology to extend the wireless signal coverage and support the high performance communication. By intelligently adjusting the reflection coefficients of a large number of passive reflecting elements, the IRS can modify the wireless propagation environment in favour of signal transmission. Different from most of the prior works which did not consider any cooperation between IRSs, in this work we propose and study a cooperative double-IRS aided multiple-input multiple-output (MIMO) communication system under the line-of-sight (LoS) propagation channels. We investigate the capacity maximization problem by jointly optimizing the transmit covariance matrix and the passive beamforming matrices of the two cooperative IRSs. Although the above problem is non-convex and difficult to solve, we transform and simplify the original problem by exploiting a tractable characterization of the LoS channels. Then we develop a novel low-complexity algorithm whose complexity is independent of the number of IRS elements. Moreover, we analyze the capacity scaling orders of the double-IRS aided MIMO system with respect to an asymptotically large number of IRS elements or transmit power, which significantly outperform those of the conventional single-IRS aided MIMO system, thanks to the cooperative passive beamforming gain brought by the double-reflection link and the spatial multiplexing gain harvested from the two single-reflection links. Extensive numerical results are provided to show that by exploiting the LoS channel properties, our proposed algorithm can achieve a desirable performance with low computational time. Also, our capacity scaling analysis is validated, and the double-IRS system is shown to achieve a much higher rate than its single-IRS counterpart as long as the number of IRS elements or the transmit power is not small.

研究の動機と目的

• 既存のMIMOシステムにおける複数のIRS間の協調 beamforming 増幅の欠如に対処すること。
• 直線視線（LoS）伝搬条件下での二重IRS MIMOシステムにおけるスペクトル効率の最大化。
• 実用的導入を想定し、IRS要素数に依存しない低複雑性のアルゴリズムの開発。
• IRSサイズおよび送信電力に関しての漸近的容量スケーリング行動の分析。
• 高SNRおよび大規模IRS環境下における二重IRSシステムが単一IRSシステムを上回ることの検証。

提案手法

• 非凸最適化問題を簡略化するため、実用的で扱いやすい位相シフトとパスロスの特徴付けを用いてLoSチャネルをモデル化する。
• 2つのIRSを介した単一反射および二重反射リンクの統合により、MIMOチャネルゲインの閉形式表現を導出する。
• IRS要素数に依存しない複雑性を有する、新規の交互最適化アルゴリズムを提案する。
• 全リンクにおける建設的位相整合を含めた有効チャネルゲインを最大化することで、受動 beamforming コEfficientsを最適化する。
• 直接リンク、二つの単一反射リンク、および一重の二重反射リンクの寄与を組み込んだ、閉形式でのシステム容量を導出する。
• 大規模なIRS要素数および高送信電力下での理論的容量スケーリング則を導出し、$ olimits^4}$の増加を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LoS条件下における二重IRS MIMOシステムの実現可能容量は、単一IRSシステムと比較してどの程度向上するか？
• RQ2 二重IRS MIMOシステムにおいて、送信共分散と受動 beamforming の共同最適化は、どのように効率的に解けるか？
• RQ3 IRS要素数または送信電力に関して、二重IRSシステムの漸近的容量スケーリング行動はいかなるものか？
• RQ4 二重反射リンクからの協調的受動 beamforming 増幅は、スペクトル効率をどのように向上させるか？
• RQ5 IRS要素数に依存しない低複雑性のアルゴリズムを設計可能か？

主な発見

• 二重IRS MIMOシステムは、IRS要素数に関して$ olimits^4}$の容量スケーリング次数を達成し、単一IRSシステムの$ olimits^2}$スケーリングを著しく上回る。
• 提案されたアルゴリズムは、IRS要素数に依存しない計算複雑性を有し、スケーラビリティを実現する。
• 数値結果により、特にIRS要素数や送信電力が大きい場合に、二重IRSシステムが単一IRSシステムよりも顕著に高いスペクトル効率を達成することが確認された。
• 二重反射および単一反射信号をコherently結合するために、両IRSの位相シフトを整合させることでシステム容量が最大化される。
• 導出された閉形式容量式により、二重反射リンクが$ olimits^4}$のゲインを寄与することが確認され、単一反射リンクは追加の空間 multiplexing ゲインを提供する。
• 理論的分析およびシミュレーションにより、低計算オーバーヘッドで近似的最適性能を達成することが検証された。