[論文レビュー] IRS-Assisted Millimeter Wave Communications: Joint Power Allocation and Beamforming Design

Yue Xiu, Yang Zhao+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 51被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、重み付き和スループットを最大化するために、多様体最適化を用いたIRS支援mmWaveシステムにおける連合パワー割り当ておよびビームフォーミング設計を提案する。幾何プログラミングを用いてパワー割り当てを定式化し、共役勾配法を用いてリーマン多様体および垂直多様体上でアクティブ／パッシブビームフォーミングを最適化することで、高速な収束性と低コストな計算負荷を実現し、従来手法と比較して顕著な和スループット向上を達成する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) technology offers more feasible propagation paths for millimeter-wave (mmWave) communication systems to overcome blockage than existing technologies. In this paper, we consider a downlink wireless system with the IRS and formulate a joint power allocation and beamforming design problem to maximize the weighted sum-rate, which is a multi-variable optimization problem. To solve the problem, we propose a novel alternating manifold optimization based beamforming algorithm. Simulation results show that our proposed optimization algorithm outperforms existing algorithms significantly in improving the weighted sum-rate of the wireless communication system.

研究の動機と目的

• 実用的なパワー制約下で、IRS支援mmWaveシステムにおける重み付き和スループットの最大化という課題に対処すること。
• 基地局におけるアクティブビームフォーミングとIRSにおけるパッシブビームフォーミングを含めたパワー割り当ての連合最適化を行うこと。
• IRSの位相シフトにおける非凸なユニモジュラー制約およびビームフォーミングベクトルのノルム1制約を、多様体ベースの最適化によって克服すること。
• 反復的かつ計算効率の良いアルゴリズムを構築し、リーマン多様体および垂直多様体上でパワー割り当てとビームフォーミング最適化を交互に実行すること。

提案手法

• 送信パワー制約下でのパワー割り当てを幾何プログラミング（GP）を用いて定式化する。
• アクティブビームフォーミングを垂直多様体上でのノルム1のベクトル最適化としてモデル化し、パッシブビームフォーミングをリーマン多様体上での位相シフト最適化として定式化する。
• 問題をパワー割り当てとビームフォーミングのサブ問題に分離するために、交互最適化を適用する。
• リーマン最適化および垂直最適化の原則を用いて、両多様体上での重み付き和スループット目的関数の勾配を導出する。
• 各多様体上で共役勾配法を用いて、反復的にビームフォーミング行列を更新する。
• ステップサイズ選択のためのArmijoバックトラックラインサーチを実装し、厳密な解析を通じて収束を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実用的制約下で、IRS支援mmWaveシステムにおける連合パワー割り当ておよびビームフォーミングを最適化する方法は何か？
• RQ2 IRSの位相シフトにおける非凸なユニモジュラー制約およびノルム1のビームフォーミングベクトルを最適に扱う方法は何か？
• RQ3 提案手法の多様体ベース最適化は、ランダムビームフォーミングや他の既存アルゴリズムと比較して、和スループットおよび収束性においてどのように優れているか？
• RQ4 提案された交互最適化アルゴリズムの計算複雑度および収束特性は何か？

主な発見

• 提案アルゴリズムは、特に反射素子数が増加するにつれて、ランダムビームフォーミングベンチマークと比較して顕著な和スループット向上を達成する。
• 120個の反射素子を有する場合、提案アルゴリズムはランダムビームフォーミングアルゴリズムを著しく上回り、性能スケーリングの優れたロバストネスを示す。
• 全テストユーザー数（K=2, 4, 6）において、アルゴリズムは約6イテレーションで収束することが示され、高速な収束性を確認した。
• 計算複雑度は上限にあり、システムパラメータに応じて効率的にスケーリングされるため、実用的導入に適している。
• パワー割り当てとビームフォーミングの連合最適化は、分離的またはヒューリスティックな手法よりも高いスペクトル効率を実現する。
• 幾何プログラミングによるパワー割り当てと多様体最適化によるビームフォーミングの統合により、非凸制約の効果的取り扱いと収束性の両立が可能となった。