[論文レビュー] Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Massive MIMO Systems

Xingjian Li, Jun Fang+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 31被引用数 62

ひとこと要約

この論文は IRS 支援の massive MIMO における joint active (BS) および passive (IRS) ビームフォーミングを分析し、自動干渉キャンセル特性を明らかにし、最小SINRを最大化するための IRS-ユーザーアソシエーション手法を提案します。

ABSTRACT

In this paper, we study the problem of joint active and passive beamforming for intelligent reflecting surface (IRS)-assisted massive MIMO systems, where multiple IRSs equipped with a large number of passive elements are deployed to assist a base station (BS) to simultaneously serve a small number of single-antenna users in the same time-frequency resource. Our objective is to maximize the minimum signal to interference plus noise (SINR) at users by jointly optimizing the transmit precoding vector at the BS and phase shift parameters at IRSs. We show that an interesting automatic interference cancelation (AIC) property holds asymptotically as the number of passive elements approaches infinity, i.e., when an IRS is optimally tuned to serve a certain user, this IRS will become interference-free to other users. By utilizing this property, the max-min problem can be converted into an IRS-user association problem, where the objective is to determine which IRSs are assigned for each user. An exhaustive search scheme and a greedy search scheme are proposed to solve the IRS-user association problem. Our theoretical analysis reveals that our proposed solution attains an SINR that scales quadratically with the number of reflecting elements. Also, our theoretical result suggests that even with a moderate number of active antennas at the BS, a massive MIMO like gain can be achieved by increasing the number of passive reflecting elements, thus significantly reducing the energy consumption at the BS. Simulation results are provided to corroborate our theoretical results and to illustrate the effectiveness of our proposed solution.

研究の動機と目的

• Propel energy-efficient, high-throughput wireless systems by mitigating propagation limitations in massive MIMO using IRSs.
• Maximize the minimum SINR across users through joint optimization of BS precoding and IRS phase shifts.
• Leverage the automatic interference cancelation property to simplify inter-IRS interference management.
• Show that passive elements can yield massive MIMO-like gains with fewer active antennas, reducing BS power consumption.

提案手法

• モデルは N 個のアンテナを有する BS、各々 M 要素の L 個の IRS、K 個の単一アンテナユーザを持つシステムを仮定する。
• LOS に支配され、ランク1 の BS-IRS チャンネルと BS AoD ベクトルがほぼ直交する仮定を置き、L ≥ K かつ M が大きい。
• BS の前置補間、電力配分、および IRS 位相シフトに対する max-min SINR 問題を定式化する。
• 電力配分の固定点反復と MMSE に触発された閉形式風のプリコーダを用いてアクティブビームフォーミング解を導出する。
• 自動干渉キャンセル（AIC）を活用してパッシブビームフォーミング問題を IRS-ユーザーアソシエーション問題へ変換する。
• パッシブビームフォーミング利得に基づき、IRS をユーザへ割り当てる全探索と貪欲アルゴリズムを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS 支援の massive MIMO において、送信前方設計と IRS 位相シフトを共同最適化して最小 SINR を最大化するにはどうするべきか？
• RQ2 IRS が多くのパッシブ要素を持つとき、 automatic interference cancelation 特性が出現するか、設計を簡素化するためにどう活用できるか？
• RQ3 実用的な IRS-ユーザーアソシエーション戦略（全探索/貪欲法）は、反射要素数の増加に対してほぼ最適な SINR スケーリングを達成できるか？
• RQ4 パッシブ要素の増加に伴うSINRスケーリングはどの程度達成可能で、アクティブBSアンテナ数とどのように相互作用するか？

主な発見

• パッシブ要素数 M が大きくなると漸近的に自動干渉キャンセル（AIC）特性が成り立ち、特定のユーザにチューニングされたとき IRS は他のユーザにとって実質的に干渉のないものとなる。
• 最大最小 SINR 問題は IRS-ユーザーアソシエーション問題へ変換可能であり、複数の IRS を個々のユーザへ割り当てることで設計を簡素化できる。
• 提案手法は反射要素数の二次的にスケールする SINR を達成し、分析的には O(M^2) で、N の追加依存性を伴い、最終的には O(M^2 N) のスケールを得る。
• 適度な数のアクティブ BS アンテナでもパッシブ IRS 要素数を増やすと massive-MIMO に近い利得が得られ、BS の省電力化に寄与する。
• IRS-ユーザーアソシエーションには2つの解法を提供：小規模 L と K に対する全探索と、大規模系へ拡張可能な貪欲アルゴリズム。
• シミュレーション結果は理論的発見を裏付け、提案する joint beamforming フレームワークの有効性を示す。