[論文レビュー] Large Intelligent Surface/Antennas (LISA) Assisted Symbiotic Radio for IoT Communications

Qianqian Zhang, Ying‐Chang Liang+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 32

ひとこと要約

本稿では、IoT通信における大型知能表面／アンテナ（LISA）を支援する共生ラジオシステムを提案する。LISAは、主リンクの伝送を強化するため、IoTデバイスとしても、受動反射体としても機能する。基地局のアクティブビームフォーミングとLISAにおける受動反射ビームフォーミングを共同最適化することで、SNRおよびレート制約を満たしつつ、合計送信電力を最小化する。一般および特殊ケースにおける収束性と計算複雑度についても解析している。

ABSTRACT

To support super-massive access for future wireless communications, in this paper, we propose a novel large intelligent surface/antennas (LISA)-assisted symbiotic radio (SR) system in which a LISA, operating as an Internet-of-Things (IoT) device, transmits messages to an IoT receiver (IR) by using reflecting radio technique, and at the same time, it assists the primary transmission from a base station (BS) to a primary receiver (PR) by intelligently reconfiguring the wireless environment. We are interested in the joint design for active transmit beamforming at BS and passive reflecting beamforming at LISA to minimize the total transmit power at BS, subject to the signal-to-noise-ratio (SNR) constraint for the IoT communication and the rate constraint for the primary transmission. Due to the non-convexity of the formulated problem, for the general case, we decouple the original optimization problem into a series of subproblems using the alternating optimization method and solve them one by one based on KarushKuhnTucker (KKT) conditions and projection method. For the special case in which the direct links from BS to PR and IR are blocked, we decouple the formulated optimization problem into two subproblems, one of which is a semi-definite program (SDP) problem and the other is solved by using semi-definite relaxation (SDR) technique. The convergence performance and the computational complexity of the proposed algorithms are analyzed for both cases. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed algorithms and the superiority of the proposed system.

研究の動機と目的

• 将来の無線ネットワークにおける超高密度IoTアクセスをサポートする高スペクトル効率および高エネルギー効率の課題に対処する。
• IoTデバイスとしておよび受動反射体としての二重機能を果たすLISAを実現し、主リンク通信を支援する。
• 主リンクおよびIoTリンクのQoS制約を満たしつつ、基地局の合計送信電力を最小化する。
• 非凸制約下での共同アクティブおよび受動ビームフォーミングのための効率的な最適化アルゴリズムを開発する。
• 一般および特殊シナリオにおける提案アルゴリズムの収束性と計算複雑度を分析する。

提案手法

• 基地局の送信電力を最小化する非凸最適化問題を定式化し、IoTリンクおよび主リンクのSNRおよびレート制約を満たす。
• 交互最適化を適用して、共同問題をビームフォーミング設計および反射係数設計のサブ問題に分離する。
• 一般ケースでは、カールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件と射影法を用いてサブ問題を解く。
• 直接リンクが遮断されている特殊ケースでは、一方のサブ問題を半正定値計画（SDP）に再定式化し、他方を半正定値緩和（SDR）を用いて解く。
• 射影技術を用いて、LISAの受動反射における位相シフト制約を維持する。
• アルゴリズムの収束性と計算複雑度を解析し、実用的妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LISAをどのように共同してIoTデバイスおよび受動反射体として活用することで、主リンクおよび二次リンク通信を強化できるか？
• RQ2 LISA支援型共生ラジオシステムにおいて、QoS制約を満たしつつ送信電力を最小化する共同アクティブおよび受動ビームフォーミング設計は何か？
• RQ3 基地局から主受信機およびIoT受信機への直接リンクが遮断されている場合、システムはどのように動作するか？
• RQ4 提案された最適化アルゴリズムの収束特性と計算複雑度はいかなるものか？
• RQ5 スペクトル効率およびアクセス効率の観点から、従来の手法と比較して、提案システムはどの程度の性能向上を達成するか？

主な発見

• 提案された共同ビームフォーミング設計により、基地局の合計送信電力を顕著に削減でき、IoTリンクのSNRおよび主リンクのレート要件を両方満たすことが可能となった。
• 交互最適化アルゴリズムは信頼性高く収束し、収束解析により反復処理全体で安定性が確認された。
• 直接リンクが遮断されている特殊ケースにおいて、SDPおよびSDRに基づくアプローチは、計算複雑度を低減しつつほぼ最適性能を達成した。
• シミュレーション結果により、提案システムがスペクトル効率およびエネルギー効率を向上させつつ、大量IoTアクセスを実現できることを検証した。
• 特に高速移動または遮断環境下では、従来の非LISA支援型手法と比較して顕著な電力節約効果が得られた。
• 計算複雑度は管理可能であり、密なIoT環境におけるリアルタイム展開に適していることが示された。