[論文レビュー] On the Achievable Sum-rate of the RIS-aided MIMO Broadcast Channel

Nemanja Stefan Perović, Le‐Nam Tran+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 25, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 15被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、BC-MAC双対性を用いて、ユーザーの共分散行列とRIS位相シフトを共同最適化することで、再構成可能知的表面（RIS）を備えたMIMOブロードキャストチャネルにおける実現可能な総スループットを最大化するための交互最適化（AO）アルゴリズムを提案する。本手法は、双対分解と位相最適化を介して共分散行列および位相シフトの閉形式解を用いるため、特に直接リンクが存在する場合やユーザー数・アンテナ数が増加する場合に顕著な総スループット向上を達成する。

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) represent a new technology that can shape the radio wave propagation and thus offers a great variety of possible performance and implementation gains. Motivated by this, we investigate the achievable sum-rate optimization in a broadcast channel (BC) that is equipped with an RIS. We exploit the well-known duality between the Gaussian multiple-input multiple-output (MIMO) BC and multiple-access channel (MAC) to derive an alternating optimization (AO) algorithm which optimizes the users' covariance matrices and the RIS phase shifts in the dual MAC. The optimal users' covariance matrices are obtained by a dual decomposition method in which each iteration is solved in closed-form. The optimal RIS phase shifts are also computed using a derived closed-form expression. Furthermore, we present a computational complexity analysis for the proposed AO algorithm. Simulation results show that the proposed AO algorithm can provide significant achievable sum-rate gains in a BC.

研究の動機と目的

• RIS支援MIMOブロードキャストチャネルにおける実現可能な総スループットを、ユーザーのプレフィンギングとRIS位相シフトを共同で最適化することによって最大化する課題に対処すること。
• よく知られたガウスMIMO BC-MAC双対性を活用し、総スループット最大化問題をより取り扱いやすい双対複数アクセスチャネル（MAC）フレームワークに変換すること。
• ユーザーの共分散行列とRIS位相シフトを交互に最適化する反復的AOアルゴリズムを構築し、双対MAC領域で最適化を実行すること。
• 計算効率を確保するため、最適なユーザー共分散行列および最適なRIS位相シフトの閉形式式を導出すること。
• 複素乗算の回数を数えることで、提案AOアルゴリズムの計算複雑度を解析すること。

提案手法

• BC-MAC双対性を用いて、MIMOブロードキャストチャネルの総スループット最大化問題をその双対複数アクセスチャネル（MAC）形に再定式化する。
• 双対分解を適用し、各反復で最適なユーザー共分散行列を計算し、双対問題を閉形式で解く。
• 双対MAC構造とチャネル状態情報に基づいて、最適なRIS位相シフトの閉形式式を導出する。
• ユーザー共分散行列とRIS位相シフトを交互に更新するAOフレームワークを実装し、収束するまで反復する。
• 各反復で必要な複素乗算の回数を数えることで計算複雑度を解析し、スケーラビリティを評価するための指標を提供する。
• 複数アンテナの基地局、複数の単一アンテナユーザー、および位相シフト再構成可能な大規模RISを備えたシステムモデルを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーのプレフィンギングとRIS位相シフトを共同最適化するRIS支援MIMOブロードキャストチャネルにおいて、実現可能な総スループットをどのように最大化できるか？
• RQ2 BC-MAC双対性を効果的に活用することで、総スループット最大化問題をより取り扱いやすい双対MACフレームワークに変換できるか？
• RQ3 双対MAC領域において、最適なユーザー共分散行列および最適なRIS位相シフトの閉形式解は存在するか？
• RQ4 直接リンクの有無が、RIS支援MIMO BCシステムにおける実現可能な総スループット向上にどのように影響するか？
• RQ5 提案AOアルゴリズムの計算複雑度は、複素乗算の観点からどのように評価できるか？

主な発見

• 提案AOアルゴリズムは、特にブロードキャストチャネルに直接リンクが存在する場合に顕著な総スループット向上を達成する。
• ユーザー数と送信アンテナ数が増加するにつれて総スループットは上昇するが、K ≥ 4 ではチャネル行列のランク飽和のため増加率が鈍化する。
• 6ユーザーと2送信アンテナの場合、RISを追加することで直接リンクのみのケースに比べて実現可能な総スループットが99%向上する。
• 実現可能な総スループット曲線は、送信アンテナ数に対して概ね対数的増加を示す。
• アルゴリズムの計算複雑度は複素乗算の観点から解析的に評価されており、スケーラビリティの評価が可能である。
• RISにおけるアムプリチュード制御の欠如により干渉抑制が制限され、直接リンクが総スループット向上においてより効果的である。