[論文レビュー] Joint Optimization of Beamforming, Phase-Shifting and Power Allocation in a Multi-cluster IRS-NOMA Network

Ximing Xie, Fang Fang+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 32被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、複数クラスタのIRS-NOMAネットワークにおける送信パワーを共同で最小化するために、ビームフォーミング、位相シフト、パワー割り当てを最適化する交互最適化アルゴリズムを提案する。この手法は、逐次凸近似（SCA）と半定値緩和（SDR）を用いて、ビームフォーミングおよび位相シフトの部分問題を繰り返し解き、ベンチマークより低いパワー消費を達成する。シミュレーションでは、部分的全探索法やOMA/IRS方式よりも優れた性能を示す。

ABSTRACT

The combination of non-orthogonal multiple access (NOMA) and intelligent reflecting surface (IRS) is an efficient solution to significantly enhance the energy efficiency of the wireless communication system. In this paper, we focus on a downlink multi-cluster NOMA network, where each cluster is supported by one IRS. We aim to minimize the transmit power by jointly optimizing the beamforming, the power allocation and the phase shift of each IRS. The formulated problem is non-convex and challenging to solve due to the coupled variables, i.e., the beamforming vector, the power allocation coefficient and the phase shift matrix. To address this non-convex problem, we propose an alternating optimization based algorithm. Specifically, we divide the primal problem into the two subproblems for beamforming optimization and phase shifting feasiblity, where the two subproblems are solved iteratively. Moreover, to guarantee the feasibility of the beamforming optimization problem, an iterative algorithm is proposed to search the feasible initial points. To reduce the complexity, we also propose a simplified algorithm based on partial exhaustive search for this system model. Simulation results demonstrate that the proposed alternating algorithm can yield a better performance gain than the partial exhaustive search algorithm, OMA-IRS, and NOMA with random IRS phase shift.

研究の動機と目的

• 各クラスタが専用のIRSによってサービスを受けるダウンリンクの複数クラスタNOMAネットワークにおける送信パワーの最小化。
• ビームフォーミングベクトル、パワー割り当て係数、IRS位相シフト行列を含む非凸で結合された最適化問題の取り扱い。
• 実用的制約下での実行可能で低複雑度の共同最適化アルゴリズムの開発。
• 知能反射面（IRS）とNOMAを用いて、5G以降の無線ネットワークにおけるスペクトル効率およびエネルギー効率の向上。

提案手法

• 共同問題をビームフォーミングおよび位相シフトの部分問題に分解するための交互最適化フレームワークを提案する。
• 非凸性を扱うために、ビームフォーミング最適化部分問題に逐次凸近似（SCA）を適用する。
• ビームフォーミング問題を扱いやすい凸形式に変換するために、半定値緩和（SDR）を用いる。
• 距離指標 q を最小化することで、実行可能領域への近さを保証する反復的初期点探索アルゴリズムにより、ビームフォーミング部分問題の実行可能性を確保する。
• 計算複雑度を犠牲にして性能を低下させるが、部分的全探索法の簡素化されたアルゴリズムを提案する。
• 収束を送信パワーの減少をモニタリングすることで確認しながら、ビームフォーミングと位相シフトの最適化を交互に繰り返す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビームフォーミング、パワー割り当て、位相シフト変数が結合された複数クラスタIRS-NOMAネットワークで、どのようにして送信パワーを最小化できるか？
• RQ2 非凸制約が存在する中で、ビームフォーミング最適化部分問題の実行可能性を保証する有効な方法は何か？
• RQ3 提案された交互アルゴリズムは、部分的全探索法やOMA、ランダムIRS位相シフト方式といったベースライン手法と比較して、性能と複雑度の面でどのように差がつくか？
• RQ4 BSアンテナ数、IRS素子数、ユーザー距離がシステムのパワー効率に与える影響は何か？
• RQ5 さまざまなユーザーのデータレート要件およびチャネル状態下でも、提案されたアルゴリズムは信頼性高く収束するか？

主な発見

• 提案された交互アルゴリズムは、部分的全探索法、IRSを用いたOMA、ランダムIRS位相シフトを用いたNOMAよりも低い送信パワーを達成する。
• 交互アルゴリズムは単調に収束し、図7に示すように反復回数を重ねるごとに送信パワーが減少する。
• BSアンテナ数が増加するにつれて、提案アルゴリズムは部分的全探索法よりもパワー消費をより速く低減する。
• より高いデータレート要件（例：1.2 bps/Hz 対 1 bps/Hz）では反復回数が多くなり、q の値も高くなるため、制約の難易度が上昇することが示唆される。
• IRSとセルエッジユーザー間の距離が長くなると送信パワーが増加するが、提案アルゴリズムは全距離範囲でベンチマークを常に上回る。
• 初期点探索アルゴリズムは、実行可能性への距離 q を効果的に低減し、低レート要件ではより速く収束する。