[論文レビュー] Performance Comparison between Reconfigurable Intelligent Surface and Relays: Theoretical Methods and a Perspective from Operator

Qi Gu, Dan Wu+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 9被引用数 11

ひとこと要約

本稿は、再構成可能知能表面（RIS）とアクティブリレーエージェント（FDR/HDR）のMIMOシステムにおける公平な性能比較を、エンドツーエンドスルーレットを最大化するための交互重み付きMMSE最適化を用いて提案する。RISはHDRと同等のスペクトル効率を達成し、FDRよりも優れたエネルギー効率を示す。反射素子数の増加に伴い性能がスケーラブルであり、運用者視点から6Gネットワークにおける低消費電力で柔軟な代替手段として有効である。

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surface (RIS) is an emerging technique employing metasurface to reflect the signal from the source node to the destination node without consuming any energy. Not only the spectral efficiency but also the energy efficiency can be improved through RIS. Essentially, RIS can be considered as a passive relay between the source and destination node. On the other hand, a relay node in a traditional relay network has to be active, which indicates that it will consume energy when it is relaying the signal or information between the source and destination nodes. In this paper, we compare the performances between RIS and active relay for a general multiple-input multiple-output (MIMO) system. To make the comparison fair and comprehensive, both the performances of RIS and active relay are optimized with best-effort. In terms of the RIS, transmit beamforming and reflecting coefficient at the RIS are jointly optimized so as to maximize the end-to-end throughput. Although the optimization problem is non-convex, it is transformed equivalently to a weighted mean-square error (MSE) minimization problem and an alternating optimization problem is proposed, which can ensure the convergence to a stationary point. In terms of active relay, both half duplex relay (HDR) and full duplex relay (FDR) are considered. End-to-end throughput is maximized via an alternating optimization method. Numerical results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Finally, comparisons between RIS and relays are investigated from the perspective of system model, performance, deployment and controlling method.

研究の動機と目的

• RISとアクティブリレーエージェント（FDR/HDR）のMIMOシステムにおける公平で包括的な性能比較を実施すること。
• 両者に対して、収束保証付きの最良努力型アルゴリズムを用いてエンドツーエンドスルーレットを最適化すること。
• 運用者視点から、システムモデル、性能、展開方法、制御手法を評価すること。
• スペクトル効率、エネルギー効率、展開の柔軟性の間のトレードオフを評価すること。
• 6Gネットワークにおけるアクティブリレーエージェントの代替手段としてのRISの実現可能性と利点を示すこと。

提案手法

• RIS支援MIMOにおけるエンドツーエンドスルーレット最大化問題を、送信ビームフォーミングとRISの反射係数の共同最適化を含む非凸問題として定式化する。
• 収束を可能にするために、RIS最適化問題を重み付き平均二乗誤差（MSE）最小化問題に変換する。
• 反復最適化アルゴリズムを適用し、ビームフォーミングと反射係数を同時に最適化することで、定常点への収束を保証する。
• スルーレット最大化のため、半二重モードリレー（HDR）と全二重モードリレー（FDR）の両方を同様の反復最適化で扱う。
• 3GPP都市マイクロ（UMi）パスロスモデルにレイリー fading を適用し、実際のシステムパrameter（例：43 dBm送信電力、3 GHz、100 MHz帯域）を用いる。
• シミュレーションによる評価を通じて、RIS素子数と展開距離の変動に伴うスペクトル効率およびエネルギー効率の比較を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MIMOシステムにおけるエンドツーエンドスペクトル効率の観点から、RISの性能はHDRおよびFDRと比べてどの程度か？
• RQ2 実際の展開制約下において、RISとアクティブリレーエージェントのエネルギー効率のトレードオフはいかなるものか？
• RQ3 RISは、有線電源供給の必要なしにリレーよりも同等または優れた性能を達成できるか？
• RQ4 反射素子数と展開位置の変化が、リレーよりもRISの性能に与える影響は何か？
• RQ5 運用者視点におけるシステムモデリング、制御の複雑さ、展開の柔軟性の観点から、RISとリレーエージェントの主な違いは何か？

主な発見

• RISはHDRと同等のスペクトル効率を達成し、特に反射素子数が多い場合、FDRを上回るエネルギー効率を示す。
• 実現可能なデータレートはRIS反射素子数の増加に伴い向上し、送信電力（43 dBm）の増加によりスペクトル効率がさらに向上する。
• RISのエネルギー効率は高く維持され、特に送信元または受信元ノードに近接して展開した場合、FDRと同等または優れる。
• FDRがより高い原始スペクトル効率を達成しているにもかかわらず、RISはエネルギー制約下のシナリオでFDRを上回るエネルギー効率を示し、RISの利点を顕著に示している。
• 送信元（d₁ = 50 m）または受信元に近接してRISを展開することで性能が顕著に向上し、最適な展開位置を示している。
• RISは有線電源を必要とせず、受動的または準受動的に展開可能であり、柔軟でオンデマンドな展開が可能である—これは6Gネットワークの高密度化にとって不可欠である。