[論文レビュー] Large-scale IRS-aided MIMO over Double-scattering Channel: An Asymptotic Approach.

Xin Zhang, Xianghao Yu+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、統計的CSIを前提とした大規模IRS支援MIMOシステムにおける遍歴レートの決定的近似（DA）を提案する。ランダム行列理論を活用することで、低複雑性の最適化が可能となる。DAはタイトで一意であることが証明されており、位相シフトと信号共分散行列を同時に最適化する逐次最適化アルゴリズムにより、顕著な遍歴レートの向上が達成される。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising enabler for next-generation wireless communications due to its reconfigurability and high energy efficiency in improving the propagation condition of channels. In this paper, we consider a large-scale IRS-aided multiple-input-multiple-output (MIMO) communication system in which statistical channel state information (CSI) is available at the transmitter. By leveraging random matrix theory, we first derive a deterministic approximation (DA) of the ergodic rate with low computation complexity and prove the existence and uniqueness of the DA parameters. Then, we propose an alternating optimization algorithm to obtain a locally optimal solution for maximizing the DA with respect to phase shifts and signal covariance matrices. Numerical results will show that the DA is tight and our proposed method can improve the ergodic rate effectively.

研究の動機と目的

• 送信機に統計的CSIが与えられた状況下で、大規模IRS支援MIMOシステムにおける遍歴レート最適化の課題に対処すること。
• 正確かつ解析的に取り扱いやすい低複雑性の決定的近似（DA）を、遍歴レートに対して開発すること。
• 信頼性の高い性能予測を実現するため、DAパラメータの存在および一意性を証明すること。
• 位相シフトと信号共分散行列を同時に最適化することで、DAの遍歴レートを最大化する逐次最適化アルゴリズムを設計すること。
• DAのタイトさと、提案された最適化の有効性が、システムの遍歴レート向上に寄与することを検証すること。

提案手法

• ランダム行列理論を活用して、確率的レートを扱いやすい決定的同等物に置き換えることで、遍歴レートの決定的近似（DA）を導出する。これにより、最適化が解析的に容易になる。
• 大システム設定下で、DAパラメータの存在および一意性を証明し、解析的安定性と収束性を保証する。
• 位相シフトと信号共分散行列を交互に更新することで、DAの遍歴レートを最大化する逐次最適化アルゴリズムを提案する。
• DAを代理目的関数として用いることで、瞬時のCSIを必要としない低複雑性の最適化を実現する。
• 漸近的解析を用いて、大規模IRS-MIMOシステムにおける二重散乱チャネルをモデル化し、統計的チャネル特性を捉える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統計的CSIが与えられた大規模IRS支援MIMOシステムにおいて、遍歴レートの決定的近似を導出可能か。また、実用的状況下でもタイトであるか。
• RQ2 決定的近似パラメータが存在し、かつ一意であるための条件は何か。
• RQ3 送信機に瞬時のCSIが存在しない状況下で、どのようにして遍歴レートを効率的に最大化できるか。
• RQ4 提案された逐次最適化アルゴリズムは、ベースライン手法と比較して、どの程度遍歴レートを向上させるか。
• RQ5 従来の瞬時CSIに基づく手法と比較して、提案されたDAは精度と複雑性の両面で優れているか。

主な発見

• 大システム設定下で、遍歴レートの決定的近似（DA）が存在し、一意であることが証明されており、解析的堅牢性が保証される。
• 数値的にDAがタイトであることが示されており、真の遍歴レートと最小限のずれで近似可能である。
• 提案された逐次最適化アルゴリズムは、位相シフトと信号共分散行列を同時に最適化することで、DAの遍歴レートを効果的に最大化する。
• 数値結果により、本手法が、瞬時のCSIを必要としない従来手法よりも顕著な遍歴レート向上を達成することが示された。
• 決定的近似の活用により、計算複雑度が低減されており、大規模IRS支援MIMO展開に適している。