[論文レビュー] IRS-aided Large-Scale MIMO Systems with Passive Constant Envelope Precoding

Yasaman Omid, Seyyed MohammadMahdi Shahabi+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 27被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、基地局での受動的定振幅予めき（CEP）と離散的位相シフト型知能反射面（IRS）を用いた、低複雑性・高エネルギー効率なIRS支援大規模MIMOシステムを提案する。この手法は、多ユーザー干渉（MUI）を最小化することを目的としており、単セルとマルチセルの両方のシナリオに適したトレリスベースのアルゴリズムを2つ導入し、半定値緩和（SDR）ベンチマークと比較して、顕著に低い計算およびハードウェア複雑性で近最適性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, an intelligent reflecting surface (IRS)-aided large-scale MIMO system is investigated in which constant envelope precoding (CEP) is utilized at each base station (BS). It is both cost-effective and energy-efficient to implement CEP in a large-scale antenna array. We aim to optimize the discrete phase shifts at both the BS and the IRS to minimize the sum power of multi-user interference (MUI) in the system via our proposed three algorithms. For the sake of simplicity, a simple single-cell scenario is considered, where the optimization of the BS and IRS phase shifts is solved by a low-complexity trellis-based algorithm. Then, this algorithm is extended to a multi-cell scenario, where the precoding operation in each BS is performed individually. With the aid of stochastic optimization method, a low-overhead trellis-based solution is proposed which has better performance than the first one. Finally, we solve the optimization problem via the semi-definite relaxation (SDR) scheme, to serve as a performance benchmark for the proposed algorithms. Meanwhile, interference and complexity analysis is provided for the proposed algorithms. Numerical results demonstrate that while the performance of the trellis-based algorithms is negligibly lower than that of the continuous-phase SDR-based solution, the computational complexity and the implementation cost of the former is much lower than the latter, which is appealing for practical applications.

研究の動機と目的

• 高パワーピーク対平均電力比（PAPR）信号を伴う従来の大規模MIMOシステムにおける高いハードウェア複雑性と消費電力の問題に対処する。
• 基地局に受動的定振幅予めき（CEP）を導入し、パワー増幅器の数を削減し、エネルギー効率を向上させる。
• 単セルおよびマルチセル環境において、基地局および知能反射面（IRS）の離散的位相シフトを最適化することで、多ユーザー干渉（MUI）を最小化する。
• 性能と実装コストのバランスを取る低複雑性・低オーバーヘッドのアルゴリズムを開発し、特に有限解像度位相シフターを備えた実用的システムに適する。
• 性能ベンチマークとして半定値緩和（SDR）を用い、すべての手法における干渉と計算複雑性を分析する。

提案手法

• 基地局およびIRSに離散的位相シフトを適用するトレリスベースの連合最適化アルゴリズムを単セルIRS支援MIMOに提案し、動的プログラミングを用いてMUIを最小化する。
• 個々の基地局ごとの予めきを可能にし、確率的最適化を統合することで、トレリスベース手法をマルチセル環境に拡張し、同セル干渉を低減する。
• 性能ベンチマークとして連続位相最適化問題を解くために半定値緩和（SDR）を適用し、ランク1近似とランダム化を用いて部分最適解を得る。
• 基地局およびIRSに2ビットおよび3ビット解像度の離散的位相シフターを適用し、実用的ハードウェア制約をモデル化する。
• 干渉と複雑性の分析を統合し、すべてのアルゴリズムにおける性能、計算負荷、ハードウェアコストのトレードオフを比較する。
• CEPにより1基地局あたり1つのパワー増幅器で十分であることに着目し、ハードウェアコストと消費電力を顕著に削減しつつ、定振幅信号を維持できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 定振幅予めき（CEP）を知能反射面（IRS）と効果的に組み合わせることで、大規模MIMOシステムにおける多ユーザー干渉（MUI）をどのように最小化できるか？
• RQ2 基地局およびIRSにおける位相シフトの連合最適化に低複雑性トレリスベースアルゴリズムを用いることで、高複雑性SDRベース手法と比較してどの程度の性能向上が得られるか？
• RQ3 位相シフターの解像度を2ビットから3ビットに引き上げることで、データレートおよび干渉抑圧性能にどのような影響が生じるか？
• RQ4 提案された確率的最適化拡張手法は、マルチセル環境において同セル干渉を最小化することで、性能をどの程度向上させるか？
• RQ5 基地局アンテナ数およびユーザー数の増加に伴い、トレリスベースアルゴリズムとSDRベンチマークとの性能ギャップはどのように変化するか？

主な発見

• トレリスベースのアルゴリズムは、特に3ビット位相シフターを用いた場合、SDRベンチマークと比較してわずかな性能ギャップ（1%未満）でほぼ最適性能を達成する。
• 低オーバーヘッドの確率的トレリスベースアルゴリズムは、マルチセル環境において同セル干渉を効果的に低減でき、標準トレリスベース手法を上回る性能を発揮する。
• 位相シフターの解像度を2ビットから3ビットに引き上げることで顕著な性能向上が得られ、1ビットの追加がシステムスペクトル効率を著しく向上させることを示している。
• SDRベース手法はトレリスベース手法よりもわずかに高いデータレートを達成するが、計算複雑性とハードウェア要件が著しく高いという代償を伴う。
• 基地局アンテナ数が増加する（例：N_T = 60または70）と、SDRベース手法のトレリスベース手法との性能ギャップが縮まる。これは、ランク1解を得る確率が低下し、より多くのランダム化が必要になるためである。
• ユーザー数が多い状況（K > 7）では、マス・MIMOの自由度が干渉を十分に打ち負かせないため、IRSの導入が顕著な性能向上をもたらし、特に有益である。