[論文レビュー] Power-Efficient Resource Allocation for Multiuser MISO Systems via Intelligent Reflecting Surfaces

Xianghao Yu, Dongfang Xu+2 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 12被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、QoSを確保しながら送信電力を最小化する目的で、IRS支援型マルチユーザーMISOシステムにおける連合ビームフォーミングおよび位相シフト最適化のための内部近似（IA）アルゴリズムを提案する。従来の手法とは異なり、IAアルゴリズムはKKT解への収束を保証し、従来のMIMOおよびSDRベースの手法と比較して優れたエネルギー効率を示す。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) are regarded as key enablers of next-generation wireless communications, due to their capability of customizing the wireless propagation environment. In this paper, we investigate power-efficient resource allocation for IRS-assisted multiuser multiple-input single-output (MISO) systems. To minimize the transmit power, both the beamforming vectors at the access point (AP) and phase shifts at the IRS are jointly optimized while taking into account the minimum required quality-of-service (QoS) of the users. To tackle the non-convexity of the formulated optimization problem, an inner approximation (IA) algorithm is developed. Unlike existing designs, which cannot guarantee local optimality, the proposed algorithm is guaranteed to converge to a Karush-Kuhn-Tucker (KKT) solution. Our simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm compared to baseline schemes and reveal that deploying IRSs is more promising than leveraging multiple antennas at the AP in terms of energy efficiency.

研究の動機と目的

• インテリジェント反射表面（IRS）を受動的で低コストなチャネル操作素子として活用することで、マルチユーザーMISOシステムにおける電力効率の課題に対処する。
• 個々のユーザーのサービス品質（QoS）制約を満たす制約のもとで、合計送信電力を最小化する非凸最適化問題を定式化する。
• 局所最適性や制約の満たされない点を抱える既存の交互最小化（AltMin）および半定値緩和（SDR）手法の限界を克服する。
• KKT解への収束を保証する新たな内部近似（IA）アルゴリズムを開発し、信頼性の高い最適な電力効率リソース割り当てを実現する。

提案手法

• アクセスポイント（AP）のビームフォーミングベクトルとIRSにおける位相シフトの共同設計を目的とした電力最小化問題を非凸最適化として定式化する。
• 非凸制約を凸化するために内部近似（IA）を適用し、逐次的に凸部分問題を解く。
• ラグランジュ緩和とKKT条件を用いて最適ビームフォーミング行列の構造を導出し、行列ランク解析によりランク1解が成立することを証明する。
• ランク1制約を処理するためのペナルティベースの再定式化を導入し、効率的な反復最適化を可能にする。
• IRS素子が受動的で電力を消費しないことを利用し、グリーン通信システムに適していることを強調する。
• ランク制約を緩和した後、強い双対性とスレイターの条件を活用することで、KKT点への収束を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチユーザーMISOシステムにおいて、送信電力を最小化する目的でビームフォーミングとIRS位相シフトを連合最適化する最適化フレームワークを開発可能か？
• RQ2 提案された内部近似（IA）アルゴリズムは、既存のAltMinおよびSDRベース手法とは異なり、KKT解への収束を保証するか？
• RQ3 APに複数のアンテナを設けるのと比較して、IRSの導入によるエネルギー効率はどのように変化するか？特に送信電力低減の観点から。
• RQ4 反射素子の数を増加させた場合、システムのエネルギー効率にどのような影響があるか？また、送信アンテナ数を増やすのと比較して優位性を示すか？
• RQ5 SDRベースの代替手法で乱数初期化を用いる場合でも、提案されたアルゴリズムはQoS制約を満たすことができるか？

主な発見

• 提案されたIAアルゴリズムは、従来のSDRベースのAltMin手法が収束保証を持たないのとは異なり、KKT解への収束を保証し、局所最適性を達成する。
• シミュレーション結果から、IAアルゴリズムはベースラインのSDRベースのAltMin方式よりも低い送信電力を達成しており、電力効率面で優れた性能を示す。
• IRSの反射素子数を増やすことでエネルギー効率は単調に向上する。これは、追加の電力消費なしに伝搬環境をより多く自由に形状できる自由度が増加するためである。
• APに送信アンテナを追加するのと比較して、IRSの導入はよりエネルギー効率が良い。追加のRFチェーンは顕著な回路電力増加を引き起こし、送信電力の増加効果を相殺する。
• システムの平均エネルギー効率は、反射素子数（M）が増加するほど向上するが、送信アンテナ数（N_t）が増加すると低下する。これは、追加のRFチェーンに伴う回路電力の増加によるものである。
• KKT条件を用いた解析により、最適ビームフォーミング行列のランク1構造が解析的に証明され、解フレームワークの最適性が裏付けられる。