[論文レビュー] Reconfigurable Intelligent Surface Assisted UAV Communication: Joint Trajectory Design and Passive Beamforming

Sixian Li, Bin Duo+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 12, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 14被引用数 29

ひとこと要約

本稿では、RIS支援下のUAV通信において、平均実現可能レートを最大化することを目的とした、UAVの軌道と再構成可能知能表面（RIS）の受動ビームフォーミングの共同最適化フレームワークを提案する。信号位相整合のための閉形式の位相シフト解を導出し、軌道最適化に逐次凸近似（SCA）を適用することで、特に遮蔽が生じる都市環境において、ベンチマークと比較して顕著なレート向上を達成する。

ABSTRACT

Thanks to the line-of-sight (LoS) transmission and flexibility, unmanned aerial vehicles (UAVs) effectively improve the throughput of wireless networks. Nevertheless, the LoS links are prone to severe deterioration by complex propagation environments, especially in urban areas. Reconfigurable intelligent surfaces (RISs), as a promising technique, can significantly improve the propagation environment and enhance communication quality by intelligently reflecting the received signals. Motivated by this, the joint UAV trajectory and RIS's passive beamforming design for a novel RIS-assisted UAV communication system is investigated to maximize the average achievable rate in this letter. To tackle the formulated non-convex problem, we divide it into two subproblems, namely, passive beamforming and trajectory optimization. We first derive a closed-form phase-shift solution for any given UAV trajectory to achieve the phase alignment of the received signals from different transmission paths. Then, with the optimal phase-shift solution, we obtain a suboptimal trajectory solution by using the successive convex approximation (SCA) method. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm can considerably improve the average achievable rate of the system.

研究の動機と目的

• 都市部の遮蔽要因による劣化を受けるUAVネットワークにおけるスペクトル効率と通信品質の向上を目的とする。
• 実用的な移動制約と位相制約の下で、UAV軌道とRIS受動ビームフォーミングの非凸な共同最適化問題を扱うことを目的とする。
• RIS支援下のUAVダウンリンクシステムにおける平均実現可能レートを最大化することを目的とする。
• ビームフォーミングと軌道最適化のサブ問題に分解することで、部分最適かつ効果的な解を提案することを目的とする。

提案手法

• 問題は、受動ビームフォーミング最適化（位相整合のため）と移動制約下での軌道最適化という2つのサブ問題に分解される。
• 直接のUAV-ユーザー間リンクと反射されたUAV-RIS-ユーザー間リンクの信号位相を整合させるために、RIS位相シフトの閉形式解が導出される。
• 非凸な軌道最適化問題を繰り返し凸近似（SCA）により、一連の凸サブ問題に逐次近似する。
• UAVの3次元軌道は、N個の時間スロットにおける水平位置の系列としてモデル化され、最大速度および初期／終点位置の制約が課される。
• 実現可能レートは、距離に依存する路損と位相シフトに起因する信号合成利得の関数として定式化される。
• アルゴリズムは、与えられた軌道に対して位相シフトを最適化し、SCAを用いて軌道を更新する操作を交互に繰り返し、局所最適解に収束する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市部のLoS遮蔽環境下で、RIS受動ビームフォーミングとUAV軌道をどのように共同最適化することで、システムスルーレートを最大化できるか？
• RQ2 与えられたUAV軌道に対して、最適な信号パワー合成を実現するための閉形式位相シフト戦略は何か？
• RQ3 UAV移動性とRIS反射の共同設計は、分離最適化や固定軌道と比較して、平均実現可能レートにどのように寄与するか？
• RQ4 UAV軌道やビームフォーミングの一方のみを最適化するベンチマークアルゴリズムと比較して、共同最適化によりどの程度の性能向上が達成可能か？
• RQ5 時間期間Tが、提案された共同最適化フレームワークの性能向上にどのように影響するか？

主な発見

• 提案された共同軌道・ビームフォーミング（JT&PB）アルゴリズムは、時間期間Tが延長するに従い、すべてのベンチマークアルゴリズムと比較して顕著に高い平均実現可能レートを達成する。
• T = 740 sの条件下で、JT&PBアルゴリズムはT/NPB、HT/PB、HT/NPBを上回り、最適化された弧状の軌道と非均一な滞空位置により高いレートを実現する。
• JT&PB軌道はユーザー上空への直接の滞空を回避し、直接リンクとRIS反射リンクのチャネルゲインをバランスさせることで、信号パワーを最大化する。
• 閉形式の位相シフト解により、リアルタイム実装が可能となり、マルチパス信号の位相整合が保証され、建設的信号合成に不可欠となる。
• SCAに基づく軌道最適化は局所最適解に収束し、ロバスト性と実用的妥当性を示している。
• シミュレーション結果は、UAV軌道やRISビームフォーミングの一方のみを最適化する手法と比較して、共同最適化が顕著な性能向上をもたらすことを確認しており、共同設計の必然性を裏付けている。