[論文レビュー] Max-Min Fairness in IRS-Aided Multi-Cell MISO Systems via Joint Transmit and Reflective Beamforming

Hailiang Xie, Jie Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 30, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 49被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、IRSを用いたマルチセルMISOシステムにおける送信波束成形と反射波束成形を共同で最適化するための交互最適化フレームワークを提案する。送信パワー制約および位相制約の下で、最小加重SINRを最大化することを目的とする。SCAに基づく反射波束成形設計は、SDRに比べてより高いSINRと低い計算複雑性を達成し、特にセルエッジユーザーにおいて公平性の向上と干渉抑圧を顕著に改善する。

ABSTRACT

This paper investigates an intelligent reflecting surface (IRS)-aided multi-cell multiple-input single-output (MISO) system consisting of several multi-antenna base stations (BSs) each communicating with a single-antenna user, in which an IRS is dedicatedly deployed for assisting the wireless transmission and suppressing the inter-cell interference. Under this setup, we jointly optimize the coordinated transmit beamforming at the BSs and the reflective beamforming at the IRS, for the purpose of maximizing the minimum weighted received signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at users, subject to the individual maximum transmit power constraints at the BSs and the reflection constraints at the IRS. To solve the difficult non-convex minimum SINR maximization problem, we propose efficient algorithms based on alternating optimization, in which the transmit and reflective beamforming vectors are optimized in an alternating manner. In particular, we use the second-order-cone programming (SOCP) for optimizing the coordinated transmit beamforming, and develop two efficient designs for updating the reflective beamforming based on the techniques of semi-definite relaxation (SDR) and successive convex approximation (SCA), respectively. Numerical results show that the use of IRS leads to significantly higher SINR values than benchmark schemes without IRS or without proper reflective beamforming optimization; while the developed SCA-based solution outperforms the SDR-based one with lower implementation complexity.

研究の動機と目的

• インテリジェント反射表面（IRS）を用いて、混雑したマルチセルMISOネットワークにおけるセル間干渉と覆いの不良を緩和する。
• すべてのユーザーにおける最小加重受信SINRを最大化し、マルチセルシステムにおける公平性を確保する。
• 個々の送信パワー制約および位相シフト制約の下で、多アンテナベースステーションにおける協調送信波束成形とIRSにおける反射波束成形を共同で最適化する。
• 実用的なIRSを用いたセルラーネットワークへの導入に適した低複雑性で収束性を有するアルゴリズムを開発する。
• IRSの導入が、従来のIRSなしの手法やランダムな反射位相を用いた手法に比べて、性能向上をもたらすかを実証する。

提案手法

• 送信パワー制約および位相制約の下で、非凸な最大最小SINR最適化問題を、送信波束成形と反射波束成形を共同で最適化する形で定式化する。
• 交互最適化を適用：反射波束成形を固定し、2次錐計画法（SOCP）を用いて送信波束成形を最適化する。
• 反射波束成形最適化問題を近似するために、半定値緩和（SDR）を用いる。
• 逐次凸近似（SCA）に基づく手法を開発し、収束保証のもとで反射波束成形を反復的に改善する。
• SOCPとSCA/SDRを交互最適化ループに統合し、両方の波束成形ベクトルを共同で最適化する。
• 反復的更新と緩和技術を用いて、実行可能性と収束性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRSを用いたマルチセルMISOシステムにおいて、送信波束成形と反射波束成形を共同で最適化することで、最小SINRが顕著に向上するか？
• RQ2 実装の複雑性と性能の観点から、SCAベースの反射波束成形設計はSDRに比べてどのように異なるか？
• RQ3 IRSの配置がセル間干渉抑圧とユーザーの公平性に与える影響は何か、特にセルエッジユーザーにおいては？
• RQ4 適切な反射波束成形最適化が、ランダムな位相やIRS未導入の状況に比べて顕著な性能向上をもたらすか？
• RQ5 ユーザーの配置と送信パワーの変動が、提案手法の性能向上に与える影響は何か？

主な発見

• SCAベースの反射波束成形を用いた本稿の交互最適化手法は、SDRベースの手法に比べてより高い最小SINRを達成し、平均実行時間も53％削減された（432.7s vs. 895.2s）。
• SCAベースのアルゴリズムは単調に収束するが、SDRベースの手法はランダム化の影響でSINRが振動を示し、安定性に劣ることを示している。
• IRSの導入により、IRSなしのベンチマークやランダムな反射位相を用いた手法に比べ、特に高送信パワー下で顕著に高いSINR値が得られる。
• 性能向上は、直接リンクが弱く、IRSが信号強度を向上させ、干渉を抑圧できるセルエッジユーザーにおいて最も顕著に現れる。
• ユーザーがランダムに配置された状況（例：セル中心付近）では、直接リンクが強く、IRSリンクが弱いため、IRSによるSINR向上が減少する。これは、ユーザーの位置がIRS導入に与える影響の重要性を示している。
• ランダムな反射位相を用いたベンチマークは、IRSなしの手法と同程度の性能を示し、IRSが適切に波束成形最適化されない限り恩恵をもたらさないことを確認している。