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

Hailiang Xie, Jie Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 11

ひとこと要約

本稿は、IRS支援多セルMISOシステムにおける共同送信および反射ビームフォーミング最適化を提案し、最小加重SINRを最大化する。正確および不正確な交互最適化手法を用い、SCAおよびSDRを適用する。不正確な手法は、正確な手法に比べて優れた性能と低い複雑性を達成し、単位振幅反射制約下でも性能損失が無視できるほど小さい。

ABSTRACT

This paper investigates an intelligent reflecting surface (IRS)-aided multi-cell multiple-input single-output (MISO) system with 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 signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at the users, subject to the individual maximum transmit power at the BSs and the reflection constraints at the IRS. To solve the non-convex problem, we first present an exact-alternating-optimization design to optimize the transmit and reflective beamforming vectors in an alternating manner, in which the transmit and reflective beamforming optimization subproblems are solved exactly by using the technique of semi-definite relaxation (SDR). However, it has high computational complexity and may lead to compromised performance due to the uncertainty of randomization in SDR. To avoid these drawbacks, we further propose an inexact-alternating-optimization design, in which the transmit and reflective beamforming optimization subproblems are solved inexactly based on the principle of successive convex approximation (SCA). In addition, to further reduce the complexity, we propose a low-complexity inexact-alternating-optimization design, in which the reflective beamforming optimization subproblem is solved more inexactly. Numerical results show that the significant performance gains achieved by the proposed three designs against benchmark schemes. Moreover, the inexact-alternating-optimization designs outperform the exact-alternating-optimization one in terms of both the achieved min-weighted-SINR value and the computational 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、混雑した多セルMISOネットワークにおけるセル間干渉と通信 Coverage 劣化の課題に対処する。
• すべてのユーザーにおける最小加重SINRを最大化し、公平性を確保する。
• 送信パワー制約および反射制約下で、基地局における協調送信ビームフォーミングとIRSにおける反射ビームフォーミングを共同最適化する。
• 実用的導入を想定し、性能と計算効率のバランスを取った低複雑性アルゴリズムを開発する。

提案手法

• 送信パワーおよびIRS反射制約を含む非凸な最小加重SINR最大化問題を定式化する。
• 送信ビームフォーミングには二次錐計画（SOCP）を、反射ビームフォーミングには半定値緩和（SDR）を用いた正確な交互最適化手法を提案する。
• 計算複雑性を低減し、SDRのランダム化問題を回避するため、逐次凸近似（SCA）に基づく不正確な交互最適化手法を導入する。
• さらに反射ビームフォーミング部分問題の解法を緩和することで、低複雑性バージョンを構築する。
• 逐次的に送信および反射ビームフォーミングベクトルを改善するため、交互最適化を適用する。
• 最適化された振幅を最小限の性能損失で単位マグニチュードに射影することで、単位振幅反射制約に適応する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS支援多セルMISOシステムにおいて、共同送信および反射ビームフォーミング設計は、公平性およびSINRを顕著に向上させることができるか？
• RQ2 不正確な交互最適化手法は、正確な交互最適化手法と比較して、性能および複雑性の面でどのように異なるか？
• RQ3 IRS要素に単位振幅反射制約を課すと、性能にどの程度のペナルティが生じるか？
• RQ4 提案されたアルゴリズムは、実用的導入に適した低コストな計算コストでほぼ最適な性能を達成できるか？

主な発見

• 提案された不正確な交互最適化手法は、達成される最小加重SINRおよび計算複雑性の両面で、正確な交互最適化手法を上回る。
• 低複雑性の不正確な交互最適化設計により、計算複雑性が顕著に低減され、性能劣化はわずかである。
• IRSの導入により、特にセル端ユーザーの受信信号を強化し、セル間干渉を抑制することで、SINRが顕著に向上する。
• 提案されたアルゴリズムは、単位振幅反射制約下でもほぼ最適な性能を達成し、全振幅設計と比較して性能損失は無視できるほど小さい。
• 数値結果により、本手法はIRSなしまたはランダムな反射ビームフォーミングを用いたベンチマーク手法を著しく上回ることが確認された。