[論文レビュー] Modeling and Architecture Design of Intelligent Reflecting Surfaces using Scattering Parameter Network Analysis.

Shanpu Shen, Bruno Clerckx+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 23, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 11

ひとこと要約

本稿は、グループ接続および完全接続型再構成可能インピーダンスネットワークを用いた新しいIRSアーキテクチャを提案し、厳密な散乱パラメータネットワーク解析を用いて電磁界モデリングを効率的に行う。従来の単一接続ネットワークと比較して、受信信号電力が最大62%向上するか、または必要な要素数が21%削減可能である。実際の fading およびパスロス条件のもとで、最大48%の性能向上を達成した。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) are an emerging technology for future wireless communication. The vast majority of recent research on IRS has focused on system level optimizations. However, developing straightforward and tractable electromagnetic (EM) models that are suitable for IRS aided communication modeling remains an open issue. In this paper, we address this issue and derive communication models by using rigorous scattering parameter network analysis. We also propose new IRS architectures based on group and fully connected reconfigurable impedance networks, which are more general and more efficient than conventional single connected reconfigurable impedance network. In addition, the scaling law of the received signal power of an IRS aided system with reconfigurable impedance networks is also derived. Compared with the single connected reconfigurable impedance network, our group and fully connected reconfigurable impedance network can increase the received signal power by up to 62%, or maintain the same received signal power with a number of IRS elements reduced by up to 21%. We also investigate the proposed architecture in deployments with distance-dependent pathloss and Rician fading channel, and show that the proposed group and fully connected reconfigurable impedance networks outperform the single connected case by up to 34% and 48%, respectively.

研究の動機と目的

• 無線通信システムにおける知能的反射表面（IRS）の扱いやすい電磁界モデルの欠如に対処すること。
• 従来の単一接続型再構成可能インピーダンスネットワークを越えた、より一般的で効率的なIRSアーキテクチャの開発。
• 再構成可能インピーダンスネットワークを備えたIRS支援システムにおける受信信号電力のスケーリング則の導出。
• 距離に依存するパスロスおよびRician fadingを含む現実的な伝搬条件のもとでの、提案アーキテクチャの評価。

提案手法

• 再構成可能インピーダンスネットワークを備えたIRSの電磁界挙動をモデル化するために、厳密な散乱パラメータネットワーク解析を用いる。
• 信号制御の向上を目的として、グループ接続および完全接続型再構成可能インピーダンスネットワークに基づく新しいIRSアーキテクチャを設計。
• IRS要素数およびインピーダンス設定を関数とする受信信号電力のスケーリング則を導出。
• 導出されたモデルを用いて、パスロスおよびRician fadingチャネルにおけるシステム性能を分析。
• 異なるネットワークトポロジー間で、受信信号電力や必要な要素数といった性能指標を比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 散乱パラメータ解析を用いて、IRS支援無線通信における扱いやすい電磁界モデルをどのように構築できるか？
• RQ2 単一接続型からグループ接続型または完全接続型再構成可能インピーダンスネットワークに置き換えることで、どのようなアーキテクチャ的改善が達成できるか？
• RQ3 異なるインピーダンスネットワーク設定において、IRS要素数の増加に伴い受信信号電力はどのようにスケーリングするか？
• RQ4 距離に依存するパスロスおよびRician fadingを含む現実的なチャネル条件において、提案アーキテクチャはどのように性能を発揮するか？

主な発見

• 提案されたグループ接続型再構成可能インピーダンスネットワークは、従来の単一接続型設計と比較して、受信信号電力を最大62%向上する。
• 同じ受信信号電力が得られる条件下で、グループ接続型アーキテクチャは必要なIRS要素数を最大21%削減できる。
• Rician fadingチャネルにおいて、完全接続型アーキテクチャは単一接続型と比較して最大48%の性能向上を達成する。
• 距離に依存するパスロスおよびRician fadingの下で、提案アーキテクチャは、それぞれ単一接続型と比較して最大34%および48%の性能向上を示す。
• 導出されたスケーリング則により、IRSサイズおよびインピーダンス設定に基づく信号電力の正確な予測が可能になる。