[論文レビュー] Joint Communication and Sensing in RIS-enabled mmWave Networks

Lu Wang, Luis F. Abanto‐Leon+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 7, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、再構成可能インテリジェント表面（RIS）を用いて強化されたミリ波ネットワークにおける連合通信およびセンシング（JCAS）フレームワークを提案する。ハイブリッドビームフォーミングとRIS位相シフトを用いて、SINR制約および電力制約を満たしつつ、ビームパターンの平均二乗誤差（MSE）を最小化する。非凸最適化を効果的に行うために、ペナルティ法を用いた多様体ベースのADMMアルゴリズムが採用され、特に大規模なRISを用いた場合に、センシングの指向性と通信の信頼性が向上する。

ABSTRACT

Empowering cellular networks with augmented sensing capabilities is one of the key research areas in 6G communication systems. Recently, we have witnessed a plethora of efforts to devise solutions that integrate sensing capabilities into communication systems, i.e., joint communication and sensing (JCAS). However, most prior works do not consider the impact of reconfigurable intelligent surfaces (RISs) on JCAS systems, especially at millimeter-wave (mmWave) bands. Given that RISs are expected to become an integral part of cellular systems, it is important to investigate their potential in cellular networks beyond communication goals. In this paper, we study mmWave orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) JCAS systems in the presence of RISs. Specifically, we jointly design the hybrid beamforming and RIS phase shifts to guarantee the sensing functionalities via minimizing a chordal-distance metric, subject to signal-to-interference-plus-noise (SINR) and power constraints. The non-convexity of the investigated problem poses a challenge which we address by proposing a solution based on the penalty method and manifold-based alternating direction method of multipliers (ADMM). Simulation results demonstrate that under various settings both sensing and communication experience improved performance when the RIS is adequately designed. In addition, we discuss the tradeoff between sensing and communication.

研究の動機と目的

• ミリ波システムにおけるRISとJCASの統合が不十分であることを踏まえ、特にハイブリッドビームフォーミングおよびRIS位相制御に関して、その統合を改善すること。
• 通信SINRとセンシングビームパターンの正確性の両方を向上させるために、ハイブリッドビームフォーミングとRIS位相シフトを連合最適化すること。
• 実用的な電力制約およびSINR制約を満たしつつ、RISにおけるビームパターンMSEを最小化することで、センシング性能の代理指標とする。
• 非凸かつ高次元のミリ波JCASシステムにおける連合最適化のスケーラブルな解決策を開発すること。

提案手法

• 各ユーザーのSINR制約および総送信電力制約を満たす条件下で、RISにおけるビームパターンMSEを最小化する非凸最適化問題を定式化する。
• RIS位相シフトとビームフォーミング設計を分離するために補助変数を導入し、反復的最適化を可能にする。
• RIS位相シフトの非凸等式制約を処理するためにペナルティ法を適用し、それらを制約なしのペナルティ項に変換する。
• Stiefel多様体上での効率的解法を実現するため、多様体ベースの交替方向一般化乗数法（ADMM）を採用する。
• 実用的な展開可能性を確保するため、現在のセルラーシステムと互換性のあるOFDM波形を用いる。
• リーマン最適化を用いて反復的にハイブリッドビームフォーマーとRIS位相シフトを更新し、高品質な解に収束させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RISをハイブリッドビームフォーミングと連合最適化することで、ミリ波JCASシステムにおけるセンシングと通信の両方をどのように向上させられるか？
• RQ2 RISのサイズと構成は、センシング精度と通信信頼性のトレードオフにどのように影響を与えるか？
• RQ3 固定またはランダムなRIS位相シフトを用いたベースライン手法と比較して、提案手法の最適化手法はSINRの実現可能性およびビームパターンMSEの観点でどのように優れているか？
• RQ4 SINRとSNRの閾値を変化させた場合、センシングと通信の性能トレードオフはどのように変化するか？
• RQ5 提案された多様体ベースのADMMアルゴリズムは、実用的なミリ波JCAS展開において非凸連合最適化問題を効果的に解けるか？

主な発見

• 19 dB SNRでビームパターンMSEを1.56 dB低減した場合、提案手法は『FDB with RIS』ベースラインに比べてSINR実現率が21%高い。
• 19 dB SNRでSNRを25 dBに引き上げた場合、平均SINRが1.61 dB向上し、ビームパターンMSEが2.94 dB増加した。これは、通信とセンシングの間でトレードオフが存在することを示している。
• SINR閾値が12 dBを超えると、SINR実現率が急激に低下するが、提案手法は収束性に優れているため、『FDB with RIS』よりも長期間にわたり実現性を維持する。
• SNRが高いほどビームパターンMSEが低下する。これは、より多くの送信電力がセンシング最適化に利用可能になるためである。
• 大規模なRISサイズは、センシング性能（MSE低減）と通信信頼性（実現率上昇）の両方を顕著に向上させる。
• ランダムなRIS位相シフトではSINRがほぼゼロに近づくため、RIS構成が通信性能に極めて重要であることが確認された。