[論文レビュー] Reconfigurable Intelligent Surface Empowered Downlink Non-Orthogonal Multiple Access

Min Fu, Yong Zhou+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 60被引用数 23

ひとこと要約

本稿では、ユーザー間のチャネルゲイン差を制御的に導入することでスペクトル効率を向上させる再構成可能インテリジェントサーフェス（RIS）を活用したダウンリンク非直交多重アクセス（NOMA）システムを提案する。差分凸（DC）プログラミングに基づく交互最適化法を用いて、ビームフォーミングベクトルとRIS位相シフトを共同最適化することで、QoS制約を満たしつつ総送信電力を最小化する。シミュレーションにより収束性と性能向上が検証された。

ABSTRACT

Power-domain non-orthogonal multiple access (NOMA) has become a promising technology to exploit the new dimension of the power domain to enhance the spectral efficiency of wireless networks. However, most existing NOMA schemes rely on the strong assumption that users' channel gains are quite different, which may be invalid in practice. To unleash the potential of power-domain NOMA, we will propose a reconfigurable intelligent surface (RIS)-empowered NOMA network to introduce desirable channel gain differences among the users by adjusting the phase shifts at RIS. Our goal is to minimize the total transmit power by jointly optimizing the beamforming vectors at the base station and the phase-shift matrix at the RIS. To address the highly coupled optimization variables, we present an alternating optimization framework to decompose the non-convex bi-quadratically constrained quadratic problem into two rank-one constrained matrices optimization problems via matrix lifting. At the same time, to accurately detect the feasibility of the non-convex rank-one constraints and improve performance by avoiding early stopping in the alternating optimization procedure, we equivalently represent the rank-one constraint as the difference between nuclear norm and spectral norm. A difference-of-convex (DC) algorithm is further developed to solve the resulting DC programs via successive convex relaxation, followed by establishing the convergence of the proposed DC-based alternating optimization method. We further propose an efficient user ordering scheme with closed-form expressions, considering both the channel conditions and users' target data rates. Simulation results will validate the effectiveness of deploying an RIS and the superiority of the proposed DC-based alternating optimization method in reducing the total transmit power.

研究の動機と目的

• 車両通信ネットワークなどの実用的状況で一般的な、ユーザーのチャネルゲインが類似している場合に生じる従来のNOMAの性能劣化を是正すること。
• 制御可能な位相シフトによって人工的なチャネルゲイン差を生成できるRISを活用することで、従来のNOMAの限界を克服すること。
• 基地局のビームフォーミングベクトルとRISの位相シフト行列を共同最適化することで、ダウンリンクMISO-NOMAシステムにおける総送信電力を最小化すること。
• ビームフォーミングとRIS位相シフトに起因する非凸かつ結合された最適化問題を扱いながら、ユーザーが目標データレートを満たすことを保証すること。
• ランク1制約を正確に扱い、反復最適化における早期収束を回避できる収束保証付きで効率的なアルゴリズムを開発すること。

提案手法

• ビームフォーミングとRIS位相シフトの結合変数を含む非凸かつ双二次的制約付きの二次計画問題として、電力最小化問題を定式化する。
• 問題をランク1制約付きの行列最適化問題に変換するための行列リフトを適用する。
• ランク1制約をノルムの差（核ノルムとスペクトルノルムの差）として再定式化し、正確な実行可能性検出を可能にする。
• 逐次凸近似を用いた差分凸（DC）プログラミングに基づくアルゴリズムを開発し、得られた非凸部分問題を解く。
• ビームフォーミングと位相シフトを交互に最適化するフレームワークを設計し、ラプラシアン型解析を用いて収束性を理論的に証明する。
• チャネル状態と目標データレートを両方考慮した閉形式のユーザー順序付け方式を提案し、システム性能を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 チャネルゲインが類似しているNOMAシステムにおいて、RISを用いて人工的なチャネルゲイン差を効果的に生成できるか？
• RQ2 非凸制約下で、ビームフォーミングとRIS位相シフトの共同最適化を効率的に定式化・解釈できるか？
• RQ3 提案されたDCベースの交互最適化法は収束するのか？また、ランク1制約の不正確な取り扱いによる早期収束を回避できるか？
• RQ4 従来のNOMAおよびRIS支援OSSMシステムと比較して、送信電力低減の観点でどの程度の性能向上が達成されるか？
• RQ5 提案された閉形式のユーザー順序付け方式は、ヒューリスティックまたは全探索順序付け手法と比較して、システム性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたDCベースの交互最適化法は、ラプラシアン解析と部分勾配の性質に基づく理論的収束性を有し、定常点に収束することが保証された。
• 核ノルムとスペクトルノルムの差に再定式化することで、ランク1制約の実行可能性を正確に検出でき、早期収束を防止した。
• シミュレーション結果から、RISを活用したNOMAシステムは、従来のNOMAおよびRIS支援OSSMシステムと比較して顕著な送信電力低減を達成した。
• チャネルゲインと目標レートを考慮した閉形式のユーザー順序付け方式により、より効果的な電力割り当てと干渉管理が可能となり、システム性能が向上した。
• ビームフォーミングと位相シフトの共同最適化により、特に初期に類似したユーザーのチャネル状態がある状況で、総送信電力が顕著に削減された。
• 実装上のハードウェア制約下でも高い性能を維持でき、実世界への展開に向けた耐障害性とスケーラビリティを示した。