[論文レビュー] Joint Design of Hybrid Beamforming and Reflection Coefficients in RIS-aided mmWave MIMO Systems

Renwang Li, Bei Guo+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、mmWave MIMOシステムにおけるハイブリッドアナログ・デジタル beamforming と再構成可能知能表面（RIS）の反射係数の共同最適化フレームワークを提案し、個々のSINR制約下での送信電力最小化を目的としている。非凸な単位モジュラス制約に対処するため、多様体最適化を用いたペナルティベースのアルゴリズムを採用し、従来のSDRベースの手法を上回る性能を発揮する。シミュレーションでは、RIS係数を共同最適化することで最大5 dBの追加的電力削減が達成され、多数の要素を有するRISがエネルギー効率を顕著に向上させることを示している。

ABSTRACT

This paper considers a reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided millimeter wave (mmWave) downlink communication system where hybrid analog-digital beamforming is employed at the base station (BS). We formulate a power minimization problem by jointly optimizing hybrid beamforming at the BS and the response matrix at the RIS, under the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) constraints at all users. The problem is highly challenging to solve due to the non-convex SINR constraints as well as the unit-modulus phase shift constraints for both the RIS reflection coefficients and the analog beamformer. A two-layer penalty-based algorithm is proposed to decouple variables in SINR constraints, and manifold optimization is adopted to handle the non-convex unit-modulus constraints. {We also propose a low-complexity sequential optimization method, which optimizes the RIS reflection coefficients, the analog beamformer, and the digital beamformer sequentially without iteration.} Furthermore, the relationship between the power minimization problem and the max-min fairness (MMF) problem is discussed. Simulation results show that the proposed penalty-based algorithm outperforms the state-of-the-art semidefinite relaxation (SDR)-based algorithm. Results also demonstrate that the RIS plays an important role in the power reduction.

研究の動機と目的

• RIS支援下のmmWave MIMOシステムにおける上行リンク送信電力の最小化。
• 個々のユーザーのSINR制約下で、ハイブリッドビームフォーミングベクトルとRIS反射係数を共同最適化すること。
• アナログビームフォーマとRIS位相シフトの両方に生じる単位モジュラス制約に起因する非凸性の取り扱い。
• ビームフォーミングとRIS係数の反復的精緻化を回避する低複雑度の逐次最適化手法の提案。
• RIS導入による性能向上の評価、およびRIS要素数と配置がシステムのエネルギー効率に与える影響の分析。

提案手法

• 非凸なSINR制約を解消するために、最適化目的関数にペナルティ項を導入するペナルティベースのアルゴリズムを開発した。
• アナログビームフォーマとRIS反射係数の両方の非凸な単位モジュラス制約を処理するために、多様体最適化を適用した。
• 3種類のペナルティベース手法のバリエーションを提案：RCGベース、リーマン共役勾配、リーマン信頼領域。その中でRCGが優れた性能を示した。
• 反復処理を伴わず、RIS係数、アナログビームフォーマ、デジタルビームフォーマを交互に最適化する逐次最適化手法を導入し、複雑度を低減した。
• デジタルビームフォーミングには逐次凸近似（SCA）を、位相シフトには多様体最適化を適用することで、局所最適解への収束を可能にした。
• 性能は、RISサイズ、配置、量子化レベルの変動を想定して、ベンチマークのSDRベースBCD手法と比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイブリッドビームフォーミングとRIS反射係数の共同最適化は、mmWave MIMOシステムにおける送信電力削減にどのように寄与するか？
• RQ2 従来のSDRベース手法と比較して、ペナルティベースの多様体最適化フレームワークの性能向上はどの程度か？
• RQ3 RIS要素数の増加がシステムのエネルギー効率と電力消費に与える影響は？
• RQ4 基地局およびユーザーからの水平距離において、RISの最適配置はどのようになるか？
• RQ5 3ビット量子化位相シフトと連続位相シフトを比較した場合、性能とハードウェアコストの面でどのような差が生じるか？

主な発見

• 提案されたペナルティベースの多様体最適化アルゴリズムは、最先端のSDRベースBCD手法を上回り、同じSINR目標に対してより低い送信電力を達成した。
• ハイブリッドビームフォーミングとRIS反射係数を共同最適化することで、ランダムまたはSDR由来のRIS係数を用いる場合と比較し、さらに5 dBの電力削減が達成された。
• 逐次最適化手法は、著しく低い計算複雑度でほぼ最適な性能を達成し、F=10からF=80の範囲で15.37～37.09秒の実行時間であったのに対し、SDR-BCD手法はF=80で460秒以上を要した。
• RIS要素数を12から60に増加させることで、送信電力を約15 dB低減でき、大規模RISが持つ顕著な省エネ可能性を示した。
• RISの最適配置は、基地局に近すぎず遠すぎない。経路損失がd₁⁻²d₂⁻²に比例するため、水平距離50 mで電力消費が最大値を示した。
• 3ビット量子化RISとアナログビームフォーマ位相シフトは、連続位相シフターと比較して性能が近く、実用的導入に十分な低分解能ハードウェアで十分であることを示した。