[論文レビュー] Joint Power Control and Passive Beamforming in IRS-Assisted Spectrum Sharing

Xinrong Guan, Qingqing Wu+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 21被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、主ユーザ（PU）のサービス品質（QoS）制約のもとで、二次ユーザ（SU）のデータレートを最大化することを目的とした、知能反射表面（IRS）を支援する認知的無線（CR）システムにおける連合的パワー制御および受動ビームフォーミング最適化フレームワークを提案する。逐次的最適化と逐次凸近似を活用することで、強いクロスリンク干渉を効果的に抑制し、従来のCRシステムが失敗する非対称干渉環境ですら、SUのスペクトル効率を顕著に向上させる。

ABSTRACT

In cognitive radio (CR) communication systems, achieving high secondary user (SU) rate in the presence of strong cross-link interference with the primary user (PU) is challenging. In this letter, we exploit the emerging intelligent reflecting surface (IRS) technology to tackle this problem. Specifically, we investigate an IRS-assisted CR communication system where an IRS is deployed to assist in the spectrum sharing between a PU link and an SU link. We aim to maximize the achievable SU rate subject to a given signal-to-interference-plus-noise ratio target for the PU link, by jointly optimizing the SU transmit power and IRS reflect beamforming. Since the formulated problem is difficult to solve due to its non-convexity and coupled variables, we propose an efficient algorithm based on alternating optimization and successive convex approximation techniques to solve it sub-optimally, along with some heuristic designs for lower complexity. Simulation results show that IRS is able to significantly improve the SU rate, even for the scenarios deemed most challenging in conventional CR systems without using IRS.

研究の動機と目的

• 主ユーザ（PU）による強いクロスリンク干渉のため、認知的無線（CR）システムにおける二次ユーザ（SU）のデータレートが低くなるという課題に対処すること。
• 知能反射表面（IRS）を受動ビームフォーミングのソリューションとして活用し、干渉制限環境下のSUスペクトル効率を向上させること。
• SU送信パワーとIRSの反射係数を連合最適化することで、PUの最小SINR要件を満たしつつSUレートを最大化すること。
• 非凸かつ結合された最適化問題に起因する、効率的な部分最適アルゴリズムの開発

提案手法

• PUのSINR目標制約のもとでSUレートを最大化する非凸最適化問題を定式化し、SU送信パワーとIRS位相シフトを連合最適化する。
• 逐次的最適化を適用して、連合問題を2つの部分問題に分解する：固定されたIRSビームフォーミングにおけるパワー制御、および固定されたパワーにおけるIRSビームフォーミング。
• 逐次凸近似（SCA）を用いて、SINR制約における非凸項を繰り返し近似し、凸部分問題の解法を可能にする。
• 一次テイラー展開と凸緩和技術を用いて、SINR式における非凸な分数形式および二次形式を処理する。
• KKT条件と双対分解を用いて、固定パワー下でのIRS位相シフトの閉形式解を導出する。
• 実装に適した低コストのヒューリスティック設計を提案し、最適化アルゴリズムと性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRSの導入は、強いクロスリンク干渉が存在する認知的無線システムにおける二次ユーザ（SU）の実現可能レートを顕著に向上させるか？
• RQ2 SU送信パワーとIRS受動ビームフォーミングを連合最適化することで、IRSを備えない従来のCRシステムと比較して、スペクトル効率がどのように向上するか？
• RQ3 IRSの配置場所（PUに近いかSUに近いか）が、干渉管理およびSUレート性能に与える影響は何か？
• RQ4 提案された逐次的最適化および逐次凸近似アルゴリズムは、非凸連合最適化問題を効果的に解けるか？
• RQ5 提案された手法は、非対称干渉環境下でも、PUのQoSを維持しながら高いSUデータレートを達成できるか？

主な発見

• IRSの導入により、従来のCRシステムが極めて低いレートしか達成できない極めて困難な干渉環境でも、二次ユーザ（SU）レートが顕著に向上することが可能である。
• 提案された連合最適化アルゴリズムは、ヒューリスティック設計およびIRSなしのベースライン手法よりも高いSUレートを達成しており、特に非対称干渉ケースで顕著である。
• シミュレーション結果から、IRSが二次送信機から主受信機への強い干渉を効果的に抑制でき、高スペクトル効率を実現できることを示している。
• アルゴリズムは高速に収束し、近似的最適性能を達成しており、非凸CR-IRS問題に対する逐次凸近似の有効性が裏付けられている。
• 干渉が二次送信機から主受信機への伝送に起因する主なボトルネックとなる状況では、性能向上が最も顕著であり、この場合、従来のSICでは対応できない。