[論文レビュー] Performance of Double-Stacked Intelligent Metasurface-Assisted Multiuser Massive MIMO Communications in the Wave Domain

Anastasios Papazafeiropoulos, Pandelis Kourtessis+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2024

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 5

ひとこと要約

アップリンク多ユーザー mMIMO に対する2段階のインテリジェントメタサーフェース（SIM）アーキテクチャを提案し、不完全 CSI 下で閉形式のアップリンク SE を導出し、BS 側と中間空間 SIM の位相シフトを PGAM で最適化する。

ABSTRACT

Although reconfigurable intelligent surface (RIS) is a promising technology for shaping the propagation environment, it consists of a single-layer structure within inherent limitations regarding the number of beam steering patterns. Based on the recently revolutionary technology, denoted as stacked intelligent metasurface (SIM), we propose its implementation not only on the base station (BS) side in a massive multiple-input multiple-output (mMIMO) setup but also in the intermediate space between the base station and the users to adjust the environment further as needed. For the sake of convenience, we call the former BS SIM (BSIM), and the latter channel SIM (CSIM). Hence, we achieve wave-based combining at the BS and wave-based configuration at the intermediate space. Specifically, we propose a channel estimation method with reduced overhead, being crucial for SIMassisted communications. Next, we derive the uplink sum spectral efficiency (SE) in closed form in terms of statistical channel state information (CSI). Notably, we optimize the phase shifts of both BSIM and CSIM simultaneously by using the projected gradient ascent method (PGAM). Compared to previous works on SIMs, we study the uplink transmission, a mMIMO setup, channel estimation in a single phase, a second SIM at the intermediate space, and simultaneous optimization of the two SIMs. Simulation results show the impact of various parameters on the sum SE, and demonstrate the superiority of our optimization approach compared to the alternating optimization (AO) method.

研究の動機と目的

• スタック型インテリジェントメタサーフェイス（SIM）でプログラム可能な無線環境を促進し、mMIMO システムのエネルギー効率と接続性を向上させる。
• BS 組み込みの SIM（BSIM）と中間空間の SIM（CSIM）を導入し、波のデコードと環境形成を可能にする。
• SIM 支援システムの低オーバーヘッドなチャネル推定手法を開発し、統計 CSI に基づくアップリンク総スペクトル効率を導出する。
• PGAM を用いた両 SIM の位相シフトを同時に最適化する問題を定式化し、解く。
• パラメータの影響について数値的な洞察を提供し、PGAM と AO（交互最適化）を比較する。

提案手法

• BSIM と CSIM を中間空間に組み込んだ大規模アンテナアレイを有する BS をモデル化する。
• 位相対角行列と層間伝送行列を用いて波のドメインにおけるチャネルをカスケード SIMs で記述する。
• チャネル共分散と統計 CSI に基づく閉形式のアップリンク SE 式を導出する（Theorem 1、MRC 決定を前提）。
• 個々のリンクではなく集約 BSIM-CSIM チャネルを1フェーズで推定する、オーバーヘッドを削減した LMMSE チャネル推定法を提案する。
• BSIM および CSIM の位相シフトを総和 SE を最大化する非凸最適化として定式化し、同時的な投影勾配上昇法（PGAM）を適用する。
• 勾配を閉形式で提供する（Proposition 1）と、ステップサイズ選択に Armijo バックトラックを用いる（Algorithm 1）。

Figure 1: A BSIM and CSIM-assisted mMIMO system with multiple users.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ダブルSIM アーキテクチャ（BSIM と CSIM）がアップリンク SE に与える影響は、マルチユーザー mMIMO システムでどう現れるか？
• RQ2 個々のリンクではなく集約チャネルを推定することで、推定のオーバーヘッドを削減できるか？
• RQ3 PGAM による BSIM と CSIM の位相を同時最適化する場合、AO と比べて性能はどれくらい改善されるか？
• RQ4 提案アーキテクチャにおけるシステムパラメータ（メタ原子数、層数、ユーザー数）は総 SE にどう影響するか？
• RQ5 波ドメインの結合と SIM によるアップリンク SE に対する不完全 CSI の影響はどの程度か？

主な発見

• アップリンク SE は統計 CSI を用いた最大比算定（MRC）で閉形式として導出される（Theorem 1）。
• 集約 BSIM-CSIM チャネルを推定するためのオーバーヘッドを削減した LMMSE チャネル推定器を提案・解析する。
• BSIM および CSIM の位相シフトを同時に最適化する PGAM は、シミュレーションにおいて AO を上回る。
• CSIM のメタ原子数 (N) を増やすと、BSIM のメタ原子数 (M) を同等に増やす場合よりも大きな SE 増分を生み出す（CSIM の影響が大きい）。
• より多くのメタサーフェス層（層数 L, S）とより大きなアレイは SE を向上させ、CSIM は大きな改善を示す（特定の設定では N を倍増させると最大 170% のゲイン、M を倍増させると最大 200% のゲイン）。
• デュアル SIM アーキテクチャは、提示されたシナリオにおいて単一層の BSIM または CSIM 構成より著しく優れている。

(a) Achievable sum SE of the proposed double-SIM mMIMO architecture versus the number of meta-atoms of the BSIM $M$ while varying the number of meta-atoms of the CSIM $N$ .