[論文レビュー] Movable Antenna-Enhanced Multiuser Communication: Optimal Discrete Antenna Positioning and Beamforming

Yifei Wu, Dongfang Xu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 4, 2023

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、複数ユーザを対象とするMA対応のMISOシステムにおいて、基地局のビームフォーミングと離散的可動アンテナの配置を同時に最適化し、Generalized Benderの分解（GBD）を用いてSINR制約の下でグローバル最適解を得る。

ABSTRACT

Movable antennas (MAs) are a promising paradigm to enhance the spatial degrees of freedom of conventional multi-antenna systems by flexibly adapting the positions of the antenna elements within a given transmit area. In this paper, we model the motion of the MA elements as discrete movements and study the corresponding resource allocation problem for MA-enabled multiuser multiple-input single-output (MISO) communication systems. Specifically, we jointly optimize the beamforming and the MA positions at the base station (BS) for the minimization of the total transmit power while guaranteeing the minimum required signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of each individual user. To obtain the globally optimal solution to the formulated resource allocation problem, we develop an iterative algorithm capitalizing on the generalized Bender's decomposition with guaranteed convergence. Our numerical results demonstrate that the proposed MA-enabled communication system can significantly reduce the BS transmit power and the number of antenna elements needed to achieve a desired performance compared to state-of-the-art techniques, such as antenna selection. Furthermore, we observe that refining the step size of the MA motion driver improves performance at the expense of a higher computational complexity.

研究の動機と目的

• 送信機エリア内の空間自由度を活用するMA対応システムを動機づける。
• MA位置とBSビームフォーミングを同時に最適化するリソース割当問題を定式化する。
• 収束保証付きのGBDに基づくグローバル最適アルゴリズムを開発する。
• アンテナ選択など既存手法と比較した電力削減とハードウェア削減を定量化する。

提案手法

• 送信機エリアを離散的なMA位置の集合としてモデル化し、MAの動作をバイナリ位置指標で表現する。
• 線形不等式と補助変数を用いて、BSビームフォーミングとMA位置設計を混合整数非線形計画（MINLP）として再定式化する。
• 一般化Bender分解を適用して凸原問題とMILPマスタ問題に分離し、グローバル最適解への収束を保証する。
• 非凸のSINRおよび距離制約を、C1a/C1bおよびC2a/C2bの再構成を可能とする補題を用いて凸代替問題へ変換する。
• 凸部分問題とMILPマスタ問題を交互に解く反復アルゴリズムを提供し、最適解への収束を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 離散的MA配置の下で、個々のユーザのSINR制約を満たしつつ送信電力を最小化するように、BSビームフォーミングとMA位置を同時に最適化できるか。
• RQ2 GBDにより得られるグローバル最適解は、交互最適化や勾配降下法などの局所解手法を上回るか。
• RQ3 離散的な移動ステップとMA間最小距離が性能と計算複雑性にどう影響するか。
• RQ4 固定位置アンテナと比べた場合、MAの離散化が達成可能な電力削減に与える影響は何か。
• RQ5 提案手法はMA対応設計の性能ベンチマークとして機能しうるか。

主な発見

• MA対応システムは、アンテナ選択など最先端手法と比較して基地局送信電力を著しく削減できる。
• 提案されたGBDベースのアルゴリズムを用いれば、有限回の反復で収束しグローバル最適性を保証できる。
• より細かいMA移動ステップは性能を改善するが、計算複雑性は高くなる。
• 本フレームワークはSINR目標を満たすために必要なアンテナ素子数を削減する。
• 離散MA配置とジョイントビームフォーミングを組み合わせることで、固定配置アレイに対して顕著な性能向上を実現する。