[論文レビュー] Energy-Efficient Communication Networks via Multiple Aerial Reconfigurable Intelligent Surfaces: DRL and Optimization Approach

Pyae Sone Aung, Yu Min Park+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、UAVに搭載された複数の空中再構成型知能表面（ARIS）を用いた5G/6Gネットワークにおけるエネルギー効率およびスペクトル効率の向上を目的として、ARISの配置、反射素子のオン/オフ状態、位相シフト、および電力制御を統合最適化するマルチ・エアリアル・リコンフィギュラブル・インテリジェント・サーフェス（ARIS）システムを提案する。分解手法を用い、逐次凸近似（SCA）、アクター・クリティック・プロキシポリシーオプティマイゼーション（AC-PPO）、マッコリアン・オプティマイゼーション（WOA）を組み合わせた手法により、単一ARISシステムと比較してエネルギー効率が72%向上し、合計スループットが58%向上した。

ABSTRACT

In the realm of wireless communications in 5G, 6G and beyond, deploying unmanned aerial vehicle (UAV) has been an innovative approach to extend the coverage area due to its easy deployment. Moreover, reconfigurable intelligent surface (RIS) has also emerged as a new paradigm with the goals of enhancing the average sum-rate as well as energy efficiency. By combining these attractive features, an energy-efficient RIS-mounted multiple UAVs (aerial RISs: ARISs) assisted downlink communication system is studied. Due to the obstruction, user equipments (UEs) can have a poor line of sight to communicate with the base station (BS). To solve this, multiple ARISs are implemented to assist the communication between the BS and UEs. Then, the joint optimization problem of deployment of ARIS, ARIS reflective elements on/off states, phase shift, and power control of the multiple ARISs-assisted communication system is formulated. The problem is challenging to solve since it is mixed-integer, non-convex, and NP-hard. To overcome this, it is decomposed into three sub-problems. Afterwards, successive convex approximation (SCA), actor-critic proximal policy optimization (AC-PPO), and whale optimization algorithm (WOA) are employed to solve these sub-problems alternatively. Finally, extensive simulation results have been generated to illustrate the efficacy of our proposed algorithms.

研究の動機と目的

• 5G/6Gネットワークにおける環境的障害要因に起因する基地局（BS）とユーザー設備（UE）間の通信品質の低下（視線路線（LoS）の欠如）を是正すること。
• UAVに搭載された複数の空中再構成型知能表面（ARIS）を導入することで、ダウンリンク通信におけるエネルギー効率およびスペクトル効率を向上させること。
• 混合整数非凸NPハード問題として、ARISの配置、反射素子のオン/オフ状態、位相シフト、送信電力の統合最適化を実現すること。
• 単一ARISおよび従来のRISベースのシステムを凌駕するスケーラブルでエネルギー効率の高い通信フレームワークの開発

提案手法

• 統合最適化問題を3つの部分問題に分解：ARISの配置、オン/オフ状態と位相シフトの統合最適化、電力制御。
• 非凸性に対処するため、逐次凸近似（SCA）をARIS配置および位相シフトの部分問題に適用。
• 反射素子のオン/オフ状態と位相シフトの離散的・連続的最適化を解くために、アクター・クリティック・プロキシポリシーオプティマイゼーション（AC-PPO）を用いる。
• 複数のARIS間での送信電力割り当て最適化に、マッコリアン・オプティマイゼーション（WOA）を採用。
• 3つの部分問題を交互に反復的に解くことで、近似的最適解に収束する。
• 性能可視化の明確化を図るため、シミュレーション結果にサヴィツキー・ゴールドフィルタを適用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVに搭載された複数のARISは、単一ARISまたは地上型RISシステムと比較して、遮断が生じる5G/6Gダウンリンクネットワークにおけるスペクトル効率およびエネルギー効率を顕著に向上させるか？
• RQ2 混合整数非凸設定下で、ARISの配置、反射素子の状態、位相シフト、電力制御の統合最適化がシステム性能に与える影響は何か？
• RQ3 ARISの数および反射素子の数を増加させることによる平均合計スループットおよびエネルギー効率への影響は何か？
• RQ4 異なる学習率および送信電力レベルが、AC-PPOに基づく最適化の収束性および性能に与える影響は何か？
• RQ5 本稿で提案するマルチARISシステムは、UAVリレーシステムおよび地上型RISシステムと比較して、エネルギー効率およびスペクトル効率の面でどの程度優れているか？

主な発見

• 本稿で提案するアルゴリズムは、アクティブ信号処理による高いエネルギー消費を伴うUAVリレーベンチマークと比較して、エネルギー効率が72%向上した。
• 単一ARISシナリオと比較して、平均合計スループットが58%向上した。これは、複数のARISが多様な伝搬経路を提供することで得られる利点を示している。
• 地上型RISシステム（4つのRISを有する）と比較して、本稿のマルチARISシステムは、UAVの移動性に起因するより良好なLoSリンクを実現し、スペクトル効率が69%向上した。
• ARISの数が増加するに従い、エネルギー効率が顕著に向上し、特に初期段階のARIS導入においては高い限界利得が得られることが示された。
• AC-PPOアルゴリズムは学習率0.0002で効果的に収束し、最高の累積報酬を達成した。一方、学習率が高くなると収束速度は向上するが、性能は劣化した。
• 反射素子の数が増加するに従い、UEの平均合計スループットが向上した。これは、大口径の表面がスペクトル効率を向上させることを裏付けている。