[論文レビュー] Optimizations with Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs) in 6G Wireless Networks: Power Control, Quality of Service, Max-Min Fair Beamforming for Unicast, Broadcast, and Multicast with Multi-antenna Mobile Users and Multiple IRSs

Jun Zhao|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 43被引用数 14

ひとこと要約

本稿は、6Gネットワークにおけるインテリジェント反射表面（IRS）の共同送信ビームフォーミングおよび位相シフト最適化を提案し、ユニキャスト、ブロードキャスト、マルチキャスト通信におけるパワー制御と最大最小公平性の品質保障（QoS）を向上させる。マルチアンテナ携帯端末および複数のIRSを想定した新しい定式化を導入し、交互最適化およびガウス確率化に基づく効率的アルゴリズムを用いることで、IRS支援無線システムにおけるスペクトル効率および公平性の向上を実現する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have received much attention recently and are envisioned to promote 6G communication networks. In this paper, for wireless communications aided by IRS units, we formulate optimization problems for power control under quality of service (QoS) and max-min fair QoS under three kinds of traffic patterns from a base station (BS) to mobile users (MUs): unicast, broadcast, and multicast. The optimizations are achieved by jointly designing the transmit beamforming of the BS and the phase shift matrix of the IRS. For power control under QoS, existing IRS studies in the literature address only the unicast setting, whereas no IRS work has considered max-min fair QoS. Furthermore, we extend our above optimization studies to the novel settings of multi-antenna mobile users or/and multiple intelligent reflecting surfaces. For all the above optimizations, we provide detailed analyses to propose efficient algorithms. To summarize, our paper presents a comprehensive study of optimization problems involving power control, QoS, and fairness in wireless networks enhanced by IRSs.

研究の動機と目的

• IRS支援6Gネットワークにおけるユニキャスト、ブロードキャスト、マルチキャスト通信を想定したQoS制約下でのパワー制御の最適化を解決すること。
• IRS支援通信における最大最小公平性QoS設計を提案し、IRS文献においてこれまで未解決であった新規問題を提示すること。
• マルチアンテナ携帯端末および複数のIRSを含む最適化を拡張し、より現実的でスケーラブルな6Gシステムモデルを実現すること。
• 実装可能性を考慮した、交互最適化およびガウス確率化を用いた効率的アルゴリズムの開発。

提案手法

• QoSおよび公平性制約下で、基地局（BS）の送信ビームフォーミングとIRS位相シフト行列の共同最適化を定式化する。
• 直接リンクと反射リンクを組み合わせたカスケードチャネルモデルを用いる：h_i(Φ) = h_r,i^H Φ H_b,r + h_b,i^H。
• 非凸なランク制約に対処するため、半定値緩和（SDR）とガウス確率化によるランク1近似を適用する。
• ビームフォーミングと位相シフト行列の間で交互最適化を実施し、Karipidisらの手法を用いて部分問題を反復的に解く。
• SDR後にランダムベクトルを量子化することで、離散位相シフトをハードウェア制約に適合させる。
• チャネルモデルおよび行列次元を適切に拡張することで、マルチアンテナ携帯端末および複数のIRSに対応した定式化を一般化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユニキャスト、ブロードキャスト、マルチキャスト通信を想定した、IRS支援6GネットワークにおけるQoS制約下でのパワー制御最適化はどのように実現できるか？
• RQ2 特にマルチキャスト環境を想定した場合、IRS支援無線ネットワークにおける最大最小公平性QoSの最適設計は何か？
• RQ3 マルチアンテナ携帯端末および複数のIRSは、システム性能および最適化の複雑さにどのように影響を与えるか？
• RQ4 離散位相シフトおよびアテネーション係数の実装制約を満たす条件下で、ビームフォーミングと位相シフトを共同最適化する効率的アルゴリズムは何か？
• RQ5 提案フレームワークは、異なるトラフィックパターンおよびシステム構成にどのように一般化可能か？

主な発見

• 本稿は、IRS支援ネットワークにおける最大最小公平性ビームフォーミング設計の初の提案であり、従来のユニキャスト限定のQoS研究を拡張する。
• 提案された交互最適化アルゴリズムは、目的関数値の相対的変化をモニタリングすることで、効率的に収束することが示された。
• ガウス確率化は、SDR緩和からのランク1解の回復に効果的に機能し、実用的な位相シフト行列設計を可能にする。
• 本フレームワークは、マルチアンテナ携帯端末および複数のIRSをサポートし、各アンテナおよび各IRSに応じたチャネル成分を含むようにチャネルモデルを拡張した。
• アルゴリズムは、スペクトル効率および公平性の向上を達成しており、数値的妥当性は今後の研究で検証される予定である。
• 本研究では、NP困難性解析、近似限界、移動性およびエネルギー回収への応用拡張といった重要な今後の方向性を同定した。