[論文レビュー] Enhancing Energy Efficiency for Reconfigurable Intelligent Surfaces with Practical Power Models

Zhiyi Li, Jida Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2023

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、再構成可能知的表面（RIS）の実用的パワー・モデルを提案し、ON/OFF状態におけるPINダイオードの動的パワー消費を考慮することで、RIS支援型マルチユーザーMISOシステムにおける正確なエネルギー効率（EE）最適化を可能にする。このモデルを非凸混合整数EE最適化フレームワークに統合し、最大勾配探索とSDP緩和を用いた交互最適化アルゴリズムにより解くことで、多様なシナリオにおいて顕著なEE向上が達成され、計算複雑度は指数的から多項式的へと低減される。

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) are widely considered a promising technology for future wireless communication systems. As an important indicator of RIS-assisted communication systems in green wireless communications, energy efficiency (EE) has recently received intensive research interest as an optimization target. However, most previous works have ignored the different power consumption between ON and OFF states of the PIN diodes attached to each RIS element. This oversight results in extensive unnecessary power consumption and reduction of actual EE due to the inaccurate power model. To address this issue, in this paper, we first utilize a practical power model for a RIS-assisted multi-user multiple-input single-output (MU-MISO) communication system, which takes into account the difference in power dissipation caused by ON-OFF states of RIS's PIN diodes. Based on this model, we formulate a more accurate EE optimization problem. However, this problem is non-convex and has mixed-integer properties, which poses a challenge for optimization. To solve the problem, an effective alternating optimization (AO) algorithm framework is utilized to optimize the base station and RIS beamforming precoder separately. To obtain the essential RIS beamforming precoder, we develop two effective methods based on maximum gradient search and SDP relaxation respectively. Theoretical analysis shows the exponential complexity of the original problem has been reduced to polynomial complexity. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms the existing ones, leading to a significant increase in EE across a diverse set of scenarios.

研究の動機と目的

• PINダイオードのONおよびOFF状態における変動するパワー消費を考慮することで、RIS支援システムにおける既存のエネルギー効率（EE）最適化の不正確さを是正すること。
• 特に位相シフト設定に起因する動的損失を反映する、RIS素子の実際のハードウェア動作を再現するより現実的なパワー・モデルの開発。
• 実用的パワー・モデルを組み込んだ非凸混合整数EE最適化問題を定式化し、システムの正確性を向上させること。
• 交互最適化と2つの効果的なRISビームフォーミングプレコーダ手法に基づく、効率的なアルゴリズムフレームワークを設計し、複雑な最適化問題を解くこと。

提案手法

• PINダイオードのON/OFF状態を区別する実用的RISパワー・モデルを導入し、状態依存のパワー損失を総システムパワー予算に統合する。
• 目的関数として、総合的パワー（動的RISハードウェア消費を含む）当たりのスペクトル効率を最大化する非凸混合整数EE最適化問題を定式化する。
• 基地局とRISのビームフォーミング最適化を分離するため、交互最適化（AO）フレームワークを適用し、プレコーダの反復的改善を可能にする。
• 非凸性に対処する2つのRISビームフォーミングプレコーダ設計手法を開発：1つは最大勾配探索に基づくもの、もう1つは半定値プログラミング（SDP）緩和を用いるもの。
• ラグランジュ双対性とカシュ・クーン・タッカー（KKT）条件を用いて、パワー割り当てサブプロブレムの解析的解を導出することで収束を保証する。
• 行列リフトとランク1制約の強制を用いて、元の非凸問題と緩和されたSDP定式化との間の同等性を確立し、特定の条件下で最適解を保持する。

Figure 1: RIS-assisted MU-MISO downlink system.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PINダイオードのONおよびOFF状態における動的パワー消費が、RIS支援通信システムの実際のエネルギー効率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 不正確な定常パワーRISモデルを用いることで、EE最適化システムの性能にどのような影響が生じるか？
• RQ3 状態依存のPINダイオード損失を考慮する実用的パワー・モデルが、システムのエネルギー効率に顕著な改善をもたらすか？
• RQ4 得られる非凸混合整数EE最適化問題を、計算複雑度を低減して効率的に解く方法は何か？
• RQ5 SDP緩和を用いた提案されたAOベースのアルゴリズムは、周波数効率およびエネルギー効率の観点で、既存のEE最適化手法をどの程度上回るか？

主な発見

• 提案された実用的パワー・モデルは、異なる状態におけるPINダイオードの変動パワー損失を考慮することで、エネルギー効率推定の正確性を顕著に向上させる。
• 提案されたアルゴリズムは、多様なシステムシナリオにおいて顕著なエネルギー効率の向上を達成し、定常RISパワー消費を仮定する従来手法を上回る。
• 理論的分析により、SDP緩和とKKTに基づく分解を用いることで、元の問題の指数的複雑度が多項式的複雑度に低減されることが確認された。
• シミュレーション結果は、動的パワー・モデルが、特に多数のRIS素子がアクティブな場合に、不要なパワー消費を顕著に低減することを示している。
• RISビームフォーミングプレコーダ設計における最大勾配探索とSDP緩和手法は、高速収束性と高い性能向上を実現する高品質な解を提供する。
• 元の非凸問題と緩和されたSDP定式化との間の同等性は厳密に証明されており、ランク1条件を満たす場合には最適解が回復可能であることが保証されている。

Figure 2: Convergence performances of the AO algorithm with four different BS transmit power, where the $x$ -axis denotes the number of iterations, $y$ -axis denotes the spectrum efficiency (bps/Hz).