[論文レビュー] Large Intelligent Surfaces for Energy Efficiency in Wireless Communication.

Chongwen Huang, Alessio Zappone+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 55

ひとこと要約

本稿では、交互最適化、勾配降下法、逐次分数プログラミングを用いて、送信パワーとRIS位相シフトを共同最適化することで、RIS支援型マルチユーザー下行リンク通信におけるエネルギー効率の高いリソース割り当てを提案する。この手法は、現実的な屋外環境において、従来のアンプ・アンド・フォワードリレーリングよりも最大300%高いエネルギー効率を達成する。

ABSTRACT

The adoption of a Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) for downlink multi-user communication from a multi-antenna base station is investigated in this paper. We develop energy-efficient designs for both the transmit power allocation and the phase shifts of the surface reflecting elements, subject to individual link budget guarantees for the mobile users. This leads to non-convex design optimization problems for which to tackle we propose two computationally affordable approaches, capitalizing on alternating maximization, gradient descent search, and sequential fractional programming. Specifically, one algorithm employs gradient descent for obtaining the RIS phase coefficients, and fractional programming for optimal transmit power allocation. Instead, the second algorithm employs sequential fractional programming for the optimization of the RIS phase shifts. In addition, a realistic power consumption model for RIS-based systems is presented, and the performance of the proposed methods is analyzed in a realistic outdoor environment. In particular, our results show that the proposed RIS-based resource allocation methods are able to provide up to $300\%$ higher energy efficiency, in comparison with the use of regular multi-antenna amplify-and-forward relaying.

研究の動機と目的

• マルチユーザー下行リンク無線通信システムにおけるエネルギー効率の向上という課題に対処する。
• 個々のユーザーのデータレート制約（リンクバジェット）を満たす条件下で、送信パワー割り当てと再構成可能知能表面（RIS）位相シフトの共同最適化を設計する。
• RIS支援システムに生じる非凸最適化問題を計算的に効率よく解くアルゴリズムを開発する。
• 現実的な屋外伝搬モデルとRISハードウェアの電力消費モデルを用いて、提案手法を評価する。
• RISベースのシステムが従来のアンプ・アンド・フォワードリレーリングに比べてエネルギー効率において優れていることを実証する。

提案手法

• 個々のユーザーのデータレート（リンクバジェット）制約下での非凸最適化問題を、送信パワーと位相シフトの共同設計として定式化する。
• 勾配降下法を用いた位相シフト最適化と分數プログラミングを用いたパワー割り当てを組み合わせた2つの交互最適化アルゴリズムを提案する。
• RIS位相シフトを最適化する際に逐次分數プログラミングを用い、パワー割り当ては分數プログラミングで維持する第2のアルゴリズムを開発する。
• 反射素子の動的再構成を考慮した現実的なRIS電力消費モデルを組み込む。
• 交互最大化を適用して、共同最適化を扱いやすい部分問題に分離する。
• 非凸性を有するRIS位相シフト最適化を扱うために、逐次分數プログラミングを用い、繰り返し分數部分問題を解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 送信パワーとRIS位相シフトの共同最適化は、マルチユーザー下行リンクシステムにおけるエネルギー効率を顕著に向上させ得るか？
• RQ2 勾配降下法と逐次分數プログラミングは、非凸RIS最適化問題を解く上でどのように比較されるか？
• RQ3 提案されたRISベースの設計は、従来のアンプ・アンド・フォワードリレーリングに比べて、エネルギー効率においてどの程度優れているか？
• RQ4 現実的なRIS電力モデルは、全体のシステムエネルギー効率と最適化性能にどのような影響を及ぼすか？
• RQ5 個々のユーザーのデータレート制約を保証した場合、エネルギー効率にどの程度の向上が達成可能か？

主な発見

• 提案されたRISベースのリソース割り当て手法は、従来のマルチアンテナアンプ・アンド・フォワードリレーリングに比べ、最大300%高いエネルギー効率を達成する。
• 位相シフト最適化に勾配降下法を、パワー割り当てに分數プログラミングを組み合わせることで、計算的に効率的かつ効果的な解決策が得られる。
• 逐次分數プログラミングは、収束性が強く、RIS位相シフト最適化の代替的で効果的なアプローチを提供する。
• RISハードウェアの現実的な電力消費モデルは、動的再構成コストを考慮しても、RISベースのシステムが依然として極めてエネルギー効率が良いことを確認する。
• 性能向上は、現実的な屋外伝搬環境において一貫して観測され、提案手法の実用的妥当性を裏付ける。
• 共同最適化フレームワークは、個々のユーザーのデータレート（リンクバジェット）の保証を成功裏に満たしつつ、システム全体のエネルギー効率を最大化する。