[論文レビュー] Joint Hardware Design and Capacity Analysis for Intelligent Reflecting Surface Enabled Terahertz MIMO Communications

Xinying Ma, Zhi Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 48被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、再構成可能知能表面（RIS）を備えたテラヘルツ（THz）MIMO通信における共同ハードウェア設計とハイブリッドビームフォーミング最適化を提案する。グラフェンベースのRISを用い、306.82°のプログラマブルな位相応答を実現し、収束性とスループット性能を向上させるために動的ステップサイズを用いる適応型勾配降下（A-GD）アルゴリズムを開発した。さらに、計算コストとスループットの良好なトレードオフを達成する低複雑度の逐次最適化（AO）アルゴリズムも提案した。

ABSTRACT

Terahertz (THz) communications have been envisioned as a promising enabler to provide ultra-high data transmission for sixth generation (6G) wireless networks. To tackle the blockage vulnerability brought by severe path attenuation and poor diffraction of THz waves, an intelligent reflecting surface (IRS) is put forward to smartly control the incident THz waves by adjusting the phase shifts. In this paper, we firstly design an efficient hardware structure of graphene-based IRS with phase response up to 306.82 degrees. Subsequently, to characterize the capacity of the IRS-enabled THz multiple-input multiple-output (MIMO) system, an adaptive gradient descent (A-GD) algorithm is developed by dynamically updating the step size during the iterative process, which is determined by the second-order Taylor expansion formulation. In contrast with conventional gradient descent (C-GD) algorithm with fixed step size, the A-GD algorithm evidently improves the achievable rate performance. However, both A-GD algorithm and C-GD algorithm inherit the unacceptable complexity. Then a low complexity alternating optimization (AO) algorithm is proposed by alternately optimizing the precoding matrix by a column-by-column (CBC) algorithm and the phase shift matrix of the IRS by a linear search algorithm. Ultimately, the numerical results demonstrate the effectiveness of the designed hardware structure and the considered algorithms.

研究の動機と目的

• THz MIMOシステムにおけるRISハードウェアとハイブリッドビームフォーミングの共同設計を検討し、スペクトル効率と信頼性を向上させること。
• RISを活用して信号伝搬を動的に制御することで、THz波の高い経路損失と遮蔽への脆弱性を克服すること。
• グラフェンベースRISの実用的ハードウェア制約を考慮した、低複雑度かつ高パフォーマンスのビームフォーミングアルゴリズムの開発。
• RISを活用するTHz MIMOシステムにおいて、実現可能スループットと計算複雑度の良好なトレードオフを達成すること。

提案手法

• 306.82°までプログラマブルな位相応答を実現する実用的なグラフェンベースRISハードウェアを設計し、THz信号の微細な波front制御を可能にする。
• 2次テイラー展開を用いてステップサイズを動的に更新する適応型勾配降下（A-GD）アルゴリズムを提案し、収束性とスループット性能を向上。
• 列ごとの最適化手法を用いて予めビームフォーミング行列を最適化し、線形探索によりRIS位相シフト行列を最適化することで、低複雑度の逐次最適化（AO）アルゴリズムを構築。
• AOアルゴリズムをA-GD手法と統合し、高いスペクトル効率と管理可能な計算負荷の両立を実現。
• スパース信号回復および圧縮センシング技術を用いて、RIS-THz MIMOシステムにおけるチャネル状態情報（CSI）を効率的に推定。
• 実際のハードウェア制約およびさまざまなシステムパラメータ下で、提案アルゴリズムの有効性を数値シミュレーションにより検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 THz MIMOシステムにおける広帯域位相制御を実現する実用的で再構成可能なRISハードウェアは、どのように設計できるか？
• RQ2 固定ステップサイズを用いる従来の勾配降下法と比較して、動的ステップサイズを有する適応型勾配降下法は、RIS-THz MIMOにおけるハイブリッドビームフォーミングで優れた性能を示せるか？
• RQ3 提案されたA-GDおよびAOアルゴリズムは、C-GDやランダム位相選択といったベンチマーク方式と比較して、どの程度のスループット性能向上を達成できるか？
• RQ4 RIS素子数およびUEアンテナ数の増加が、システムのスペクトル効率および計算複雑度に与える影響は何か？
• RQ5 提案されたAOアルゴリズムは、既存手法と比較して、スループット性能と計算複雑度のトレードオフをより優れたものにできるか？

主な発見

• 提案されたグラフェンベースRISは、最大306.82°のプログラマブルな位相応答を達成し、THz信号の効果的な波front形状制御を可能にした。
• 適応型勾配降下（A-GD）アルゴリズムは、固定ステップサイズを用いる従来の勾配降下（C-GD）アルゴリズムを著しく上回るスループット性能を実現した。
• 逐次最適化（AO）アルゴリズムは、収束速度が最良であり、C-GDやA-GDと比較してわずか3イテレーションで収束した。
• 192個のRIS素子を用いた場合、A-GDおよびAOアルゴリズムはそれぞれランダム位相方式と比較して約9.21 bps/Hzおよび8.06 bps/Hzの性能向上を達成した。
• AOアルゴリズムは低計算複雑度を維持しており、RISサイズの増加に伴い複雑度の増加が緩やかに推移した。一方、C-GDおよびA-GDは指数関数的に増加し、128個のRIS素子で約2.87×10²⁵に達した。
• 実際の電力予算制限のため、無限大のRIS素子数を用いた場合でも、RISを活用するシステムの実現可能スループットは有限値に収束することが分かった。