[論文レビュー] Intelligent Reflecting Surface-Assisted Cognitive Radio System

Jie Yuan, Ying‐Chang Liang+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 23, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 46被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、下りリンクMISO認知无线电ネットワークにおけるスペクトル効率（SE）およびエネルギー効率（EE）の向上を目的として、知能反射表面（IRS）を支援する認知无线电システムを提案する。二次ユーザー（SU）送信機の送信ビームフォーミングと複数のIRSにおける反射係数を共同最適化することにより、送信電力および干渉温度制約下でSUの達成可能レートを最大化し、完璧なおよび不完全なチャネル状態情報（CSI）の両状況において顕著なレート向上を達成する。

ABSTRACT

Cognitive radio (CR) is an effective solution to improve the spectral efficiency (SE) of wireless communications by allowing the secondary users (SUs) to share spectrum with primary users. Meanwhile, intelligent reflecting surface (IRS), also known as reconfigurable intelligent surface (RIS), has been recently proposed as a promising approach to enhance energy efficiency (EE) of wireless communication systems through intelligently reconfiguring the channel environment. To improve both SE and EE, in this paper, we introduce multiple IRSs to a downlink multiple-input single-output (MISO) CR system, in which a single SU coexists with a primary network with multiple primary user receivers (PU-RXs). Our design objective is to maximize the achievable rate of SU subject to a total transmit power constraint on the SU transmitter (SU-TX) and interference temperature constraints on the PU-RXs, by jointly optimizing the beamforming at SU-TX and the reflecting coefficients at each IRS. Both perfect and imperfect channel state information (CSI) cases are considered in the optimization. Numerical results demonstrate that the introduction of IRS can significantly improve the achievable rate of SU under both perfect and imperfect CSI cases.

研究の動機と目的

• 知能反射表面（IRS）を統合することで、認知无线电ネットワークにおけるスペクトル効率（SE）およびエネルギー効率（EE）の向上を目的とする。
• プライマリユーザー（PU）への干渉漏れの問題に取り組みながら、二次ユーザー（SU）のデータレートを最大化することを目的とする。
• 送信電力および干渉温度制約下で、SU送信機のビームフォーミングと複数のIRSにおける反射係数を共同最適化することを目的とする。
• 実用的システムにおけるロバストな性能を確保するため、完璧なおよび不完全なCSIの両状況を扱うことを目的とする。
• 数値評価を通じて、複数のIRSがSUレートの向上に与える効果を実証することを目的とする。

提案手法

• SUの合計レート最大化問題を、全送信電力および干渉温度制約下で定式化する。
• ブロック座標降下法（BCD）を用い、ビームフォーミングベクトルとIRS反射係数を交互に最適化する。
• 完璧なCSI下では、2次円錐計画法（SOCP）を用いてビームフォーミング最適化を解く。
• 非凸性を扱うために、半定値緩和（SDR）とガウスノイズ乱数化をIRS反射係数最適化に適用する。
• IRS素子のハードウェア制約をモデル化するために、一様位相量子化を実装する。
• 信号対雑音比（SNR）の単調増加を保証する収束性を持つ反復的アルゴリズムを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 認知无线电システムにおける二次ユーザーの達成可能レートを最大化するために、複数のIRSをビームフォーミングと共同最適化する方法は何か？
• RQ2 完璧なCSI下で、IRSの導入がスペクトル効率の向上に与える性能向上は何か？
• RQ3 チャネル推定誤差による不完全なCSI下でも、システムはどのようにロバスト性と性能を維持するか？
• RQ4 実用的展開におけるハードウェア制限による位相量子化が、IRS反射係数に与える影響は何か？
• RQ5 ビームフォーミングとIRS反射係数の共同最適化は、IRSなしの従来のビームフォーミングと比べてどのように異なるか？

主な発見

• 提案されたIRS支援システムは、完璧なおよび不完全なCSIの両状況下で、二次ユーザーの達成可能レートを顕著に向上させる。
• ビームフォーミングとIRS反射係数の共同最適化は、IRSを備えないシステムと比較して、より高いスペクトル効率を達成する。
• SDRとガウス乱数化を用いた反復的BCDアルゴリズムは、単調に収束し、高品質な解を達成する。
• 4ビット量子化などのハードウェア制限のある位相シフトでさえ、システムは強力な性能向上を維持する。
• 不完全なCSI下でのロバストビームフォーミング設計により、チャネル推定誤差があっても安定した性能が確保される。
• 数値結果により、複数のIRSが有利な伝搬状態を創出でき、有効なチャネル利得を向上させるとともに、プライマリユーザーへの干渉を低減することが確認された。