[論文レビュー] IRS-Assisted Green Communication Systems: Provable Convergence and Robust Optimization

Xianghao Yu, Dongfang Xu+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 37被引用数 14

ひとこと要約

本稿は、QoS制約下での総送信電力を最小化することを目的とした、IRS支援グリーンMISOシステムにおける連携ビームフォーミングと位相シフト最適化の証明可能に収束するアルゴリズムを提案する。ペナルティに基づく交互最小化と内挿近似アルゴリズムを導入し、それぞれ静的点およびKKT解への収束が保証される。さらに、不完全なCSIに対してもロバストな拡張が行われている。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) are regarded as a key enabler of green wireless communication, due to their capability of customizing favorable wireless propagation environments. In this paper, we investigate resource allocation for IRS-assisted green multiuser multiple-input single-output (MISO) systems. To minimize the total transmit power, both the beamforming vectors at the access point (AP) and the phase shifts at multiple IRSs are jointly optimized, while taking into account the minimum required quality-of-service (QoS) of multiple users. First, two novel algorithms, namely a penalty-based alternating minimization (AltMin) algorithm and an inner approximation (IA) algorithm, are developed to tackle the non-convexity of the formulated optimization problem when perfect channel state information (CSI) is available. Unlike existing designs that cannot ensure convergence, the proposed penalty-based AltMin and IA algorithms are guaranteed to converge to a stationary point and a Karush-Kuhn-Tucker (KKT) solution of the design problem, respectively. Second, the impact of imperfect knowledge of the CSI of the channels between the AP and the users is investigated. To this end, a non-convex robust optimization problem is formulated and the penalty-based AltMin algorithm is extended to obtain a stationary solution. Simulation results reveal a key trade-off between the speed of convergence and the achievable total transmit power for the two proposed algorithms. In addition, we show that the proposed algorithms can significantly reduce the total transmit power at the AP compared to various baseline schemes and that the optimal numbers of transmit antennas and IRS reflecting elements, which minimize the total power consumption of the considered system, are finite.

研究の動機と目的

• グリーン無線システムにおける既存のIRSリソース割り当てアルゴリズムに収束保証が欠けているという問題に対処する。
• 複数ユーザーMISOシステムにおける総送信電力を最小化するため、ビームフォーミングと位相シフトを連携して最適化する計算効率の良いアルゴリズムを開発する。
• 完全なCSI下で静的点またはKKT解への収束を保証し、従来のSDRベースの手法の限界を克服する。
• CSIの誤差に対してロバストであるようにアルゴリズムを拡張し、チャンネル推定誤差に対しても安定性を確保する。
• 送信アンテナとIRS反射素子の最適な構成を調査し、システム全体の電力消費を最小化する。

提案手法

• 制約を強制するためのペナルティ項を用いて非凸問題を再定式化するペナルティベースの交互最小化（AltMin）アルゴリズムを提案し、静的点への収束を保証する。
• 非凸問題を凸部分問題に近似する内挿近似（IA）アルゴリズムを導入し、KKT解への収束を保証する。
• ラグランジュ双対性とKKT条件を活用して、最適ビームフォーミング行列がランク1構造を持つことを証明し、効率的な解の回復を可能にする。
• 半定値緩和とガウスノイズ乱数化を、最適化フレームワーク内のランク制約を処理するために適用し、妥当性の確認を併記する。
• 最悪ケースのチャネル不確実性集合を組み込むことで、ペナルティベースのAltMinアルゴリズムをロバスト最適化に拡張し、CSI誤差下でも妥当性を保証する。
• 行列分解と部分行列解析を用いて、最適ビームフォーミングと位相シフトの構造的性質を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS支援グリーンMISOシステム向けに、静的解への収束を保証する計算効率の良いアルゴリズムを設計できるか？
• RQ2 ビームフォーミングと位相シフトの連携最適化における非凸性を考慮した場合、KKT解への収束をどのように保証できるか？
• RQ3 不完全なCSIがIRS支援システムの性能に与える影響は何か？ロバスト最適化はその影響をどのように軽減できるか？
• RQ4 総システム電力消費を最小化するための送信アンテナとIRS反射素子の最適数は何か？
• RQ5 提案されたアルゴリズムにおいて、収束速度と総送信電力の間に根本的なトレードオフが存在するか？

主な発見

• 提案されたペナルティベースのAltMinアルゴリズムは、従来のSDRベース手法とは異なり、非凸最適化問題の静的点への収束が保証される。
• 内挿近似（IA）アルゴリズムは、KKT解への収束を達成し、既存の手法よりも強い収束保証を提供する。
• シミュレーション結果から、収束速度と総送信電力の間にはトレードオフが存在し、IAアルゴリズムは遅い収束を犠牲にしても低い電力を達成することが分かった。
• 提案されたアルゴリズムは、ゼロフォーリングビームフォーミングや従来のSDR付きAltMinと比較して、総送信電力を顕著に低減する。
• 総電力消費を最小化するための送信アンテナとIRS反射素子の最適数は有限であることが示され、実用的な設計のトレードオフを示している。
• ペナルティベースのAltMinアルゴリズムのロバスト拡張により、不完全なCSI下でも妥当性が保証され、チャネル推定誤差があっても性能向上が維持される。