[論文レビュー] Intelligent Reflecting Surface Meets OFDM: Protocol Design and Rate Maximization

Yifei Yang, Beixiong Zheng+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 22被引用数 30

ひとこと要約

本稿では、周波数選択的 fading を伴う IRS 擬似 OFDM システムにおける高いチャネル訓練オーバーヘッドと不完全な CSI の問題に対処する実用的な伝送プロトコルを提案する。このプロトコルは、隣接するインテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）素子をグループ化することで、訓練オーバーヘッドを低減するとともに、送信パワー割り当てと IRS 反射係数の共同最適化を可能にする。訓練オーバーヘッドとビームフォーミングの柔軟性のバランスを取ることで、著しいレート向上を達成しており、シミュレーション結果では、特に現実的なチャネル条件下で従来手法を上回る性能を示している。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising new technology for achieving both spectrum and energy efficient wireless communication systems in the future. However, existing works on IRS mainly consider frequency-flat channels and assume perfect knowledge of channel state information (CSI) at the transmitter. Motivated by this, in this paper we study an IRS-enhanced orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system under frequency-selective channels and propose a practical transmission protocol with channel estimation. First, to reduce the overhead in channel training and estimation and to exploit the channel spatial correlation, we propose a novel IRS elements grouping method, where each group consists of a set of adjacent IRS elements that share a common reflection coefficient. Based on this grouping method, we propose a practical transmission protocol where only the combined channel of each group needs to be estimated, thus substantially reducing the training overhead. Next, with any given grouping and estimated CSI, we formulate the problem to maximize the achievable rate by jointly optimizing the transmit power allocation and the IRS passive array reflection coefficients. Although the formulated problem is non-convex and thus difficult to solve, we propose an efficient algorithm to obtain a high-quality suboptimal solution for it, by alternately optimizing the power allocation and the passive array coefficients in an iterative manner, along with a customized method for the initialization. Simulation results show that the proposed design significantly improves the OFDM link rate performance as compared to the case without using IRS. Moreover, it is shown that there exists an optimal size for IRS elements grouping which achieves the maximum achievable rate due to the trade-off between the training overhead and IRS passive beamforming flexibility.

研究の動機と目的

• 周波数選択的 fading を伴う IRS 助け合い OFDM システムにおける高い訓練オーバーヘッドと不完全な CSI の問題に対処すること。
• 隣接する IRS 素子を共有する反射係数でグループ化することで、チャネル推定オーバーヘッドを低減すること。
• 推定された CSI の下で、送信パワー割り当てと IRS パassive ビームフォーミングを共同最適化し、レートを最大化すること。
• 最適な IRS グルーピング比を用いて、訓練オーバーヘッドとビームフォーミングゲインのトレードオフを分析すること。
• さまざまな SNR 範囲およびチャネルコherー性時間における性能を評価すること。

提案手法

• 隣接する素子が共通の反射係数を持つようにする IRS 素子グループ化戦略を提案し、推定すべきチャネル数を削減する。
• グループごとの結合チャネルのみを推定する実用的な伝送プロトコルを設計し、訓練オーバーヘッドを顕著に低減する。
• 到達レートを最大化するための非凸最適化問題を定式化し、送信パワー割り当てとパasive ビームフォーミング係数設計を共同で最適化する。
• パワー割り当てと反射係数最適化を交互に更新する反復アルゴリズムを構築し、高品質な部分最適解を得るためのカスタマイズされた初期化手法を導入する。
• 周波数選択的 fading 環境における空間相関性とパイロットオーバーヘッドを考慮したチャネル推定モデルを採用する。
• コherー性時間に適応したグループ化戦略を導入し、最適なグループ化比が長時間のチャネルコherー性時間に伴い増加することを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS 素子のグループ化は、ビームフォーミングゲインを損なわずに、IRS-OFDM システムにおける訓練オーバーヘッドをどのように低減できるか？
• RQ2 訓練オーバーヘッドとパasive ビームフォーミングの柔軟性の両立を最適化するための最適な IRS グルーピング比は何か？
• RQ3 提案されたプロトコル下で、SNR およびチャネルコherー性時間の変動に伴い、到達レート性能はどのように変化するか？
• RQ4 送信パワー割り当てと IRS 反射係数の共同最適化は、ランダムまたは固定位相シフトを用いたベンチマーク手法を上回る性能を発揮できるか？
• RQ5 チャネル推定誤差は、特に低 SNR 範囲において、システム性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたプロトコルは、特に低 SNR および高コherー性時間のシナリオで、IRS グルーピングなしのシステムに比べて顕著に高い到達レートを達成する。
• 訓練オーバーヘッドとビームフォーミングダイバーシティのトレードオフのため、最適な IRS グルーピング比が存在し、中程度のグループ化比で性能がピークに達する。
• 低 SNR（γd = 0 dB）では、低および高グループ化比の両方で性能が低下するが、中程度のグループ化比で到達レートに明確なピークが観察される。
• 高 SNR（γd = 20 dB）では、最適なグループ化比がチャネルコherー性時間に応じて増加する。これは、長いコherー性時間により訓練オーバーヘッドの影響がよりよく補償可能であるためである。
• カスタマイズされた初期化を施した反復アルゴリズムは、完全最適化に比べてはるかに低い複雑性で、ほぼ最適なレート性能を達成する。
• 高い訓練オーバーヘッドでさえも、提案手法はすべての SNR 範囲およびコherー性時間において、ランダム位相のベンチマークを上回る性能を発揮する。