[論文レビュー] MISO Wireless Communication Systems via Intelligent Reflecting Surfaces

Xianghao Yu, Dongfang Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 16被引用数 205

ひとこと要約

本論文は、固定点反復法と多様体最適化を用いてMISOシステムにおけるAPビームフォーミングとIRS位相シフトを共同設計し、SDRより高いスペクトル効率を低い複雑さで実現する。さらに、大規模IRSはスペクトル効率とエネルギー効率の点でAPアンテナ配列を増やすよりも優れていることを示す。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have received considerable attention from the wireless communications research community recently. In particular, as low-cost passive devices, IRSs enable the control of the wireless propagation environment, which is not possible in conventional wireless networks. To take full advantage of such IRS-assisted communication systems, both the beamformer at the access point (AP) and the phase shifts at the IRS need to be optimally designed. However, thus far, the optimal design is not well understood. In this paper, a point-to-point IRS-assisted multiple-input single-output (MISO) communication system is investigated. The beamformer at the AP and the IRS phase shifts are jointly optimized to maximize the spectral efficiency. Two efficient algorithms exploiting fixed point iteration and manifold optimization techniques, respectively, are developed for solving the resulting non-convex optimization problem. The proposed algorithms not only achieve a higher spectral efficiency but also lead to a lower computational complexity than the state-of-the-art approach. Simulation results reveal that deploying large-scale IRSs in wireless systems is more efficient than increasing the antenna array size at the AP for enhancing both the spectral and the energy efficiency.

研究の動機と目的

• 知的反射面(IRS)を用いて伝搬環境を再構成することで、エネルギー効率の高い無線設計を動機づける。
• 電力制約の下でスペクトル効率を最大化するために、APビームフォーミングとIRS位相シフトを共同最適化する。
• 非凸の単位振幅制約に対して局所最適性が保証された計算効率の高いアルゴリズムを開発する。
• 既存の SDR アプローチと比較した性能と計算量を評価し、IRS サイズが効率に与える影響を分析する。

提案手法

• ビームフォーミングベクトル f と IRS位相シフトの共同最適化を、単位振幅制約をもつ非凸問題として定式化する。
• QCQPとして再表現し、2つの新しい手法で解く：局所的に最適な v と f の MRT を保証する固定点反復法（アルゴリズム1）、
• および複素円多様体上の多様体最適化（アルゴリズム2）を、リーマン勾配・ベクトル移送・リトラクションを用いて実行。
• アルゴリズムを開始するために、固有ベクトルベースの緩和と位相抽出による初期化を提供。
• スペクトル効率と計算複雑度の観点でSDRベースのベースラインと比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 APビームフォーミングとIRS位相シフトの共同最適化は、MISO IRS支援システムで高いスペクトル効率を達成するように効率的に解けるか。
• RQ2 固定点反復法と多様体最適化は、SDRよりも性能と計算量の両方で上回る局所最適解を導くか。
• RQ3 IRSサイズ（M）は、APアンテナ数を増やすことと比較して、スペクトル効率とエネルギー効率にどのような影響を与えるか。
• RQ4 IRSと直接チャンネルが強い場合にAPでMRTで足りるか、また他の運用領域での共同設計はどのような利点をもたらすか。

主な発見

• 提案された固定点法と多様体最適化法は、スペクトル効率が類似し、SDRよりも性能で優れている。
• 両方の提案アルゴリズムは、単位振幅制約の下で局所最適解へ収束する。
• SDRベースの解法は計算量が大きく、特に大きなMの場合に重くなるのに対し、提案手法はスケールがより有利。
• シミュレーション結果は、大規模なIRSを展開する方が、APアンテナ配列を拡張するよりもスペクトルおよびエネルギー効率を高めることを示す。
• IRS支援システムはIRSなしのMRTを上回り、Mを増やすことはスペクトル利得においてNtを増やすよりも効率的で、Mが大きくなるほど利得が大きくなる。