[論文レビュー] Reconfigurable Intelligent Surface for MISO Systems with Proportional Rate Constraints

Yulan Gao, Chao Yong+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 20被引用数 43

ひとこと要約

本論文は、RIS支援のマルチユーザMISOシステムにおいて、非線形のプロポーショナルレートフェアネスの下でスペクトル効率を最大化する。BS送信電力とRIS位相シフトを交互に最適化することにより、ベースラインよりゲインを示す。

ABSTRACT

This paper investigates the system spectral efficiency (SE) in reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided multiuser multiple-input single-output (MISO) systems, where RIS can reconfigure the propagation environment via a large number of controllable and intelligent phase shifters. In order to explore the system SE performance behavior with user proportional fairness for such a system, an optimization problem is formulated to maximize the SE by jointly considering the power allocation at the base station (BS) and phase shift at the RIS, under nonlinear proportional rate fairness constraints. To solve the nonconvex optimization problem, an effective solution is developed, which capitalizes on an iterative algorithm with closed-form expressions, i.e., alternatively optimizing the transmit power at the BS and the reflecting phase shift at the RIS. Numerical simulations are provided to validate the theoretical analysis and assess the performance of the proposed alternative algorithm.

研究の動機と目的

• RIS支援のマルチユーザMISOシステムにおけるスペクトル効率向上を動機づける。
• 非線形のプロポーショナルレート制約を伴う電力と位相シフトの結合最適化を定式化する。
• 閉形式更新を伴う交互最適化アルゴリズムを開発する。
• シミュレーションを通じて性能と公平性の向上を評価する。
• ベースライン手法と比較して利得を示す。

提案手法

• BSでZF伝送を用いるRIS支援MISOシステムをモデル化する。
• 中間変数varphiを用いて、プロポーショナルフェアネス制約の下でSE最大化を再定式化する。
• 位相シフト最適化問題を導出し、ラグランジュ双対性と閉形式更新で解く。
• 固定 RIS 構成に対してラグランジアン双対変数を用いて最適な送信電力配分を導出する。
• 収束するまでRIS位相シフトとBS電力を反復する交互最適化アルゴリズムを提案する。
• 最適化手順を裏付ける解析的補題/定理を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数のユーザ間で非線形のプロポーショナルレートフェアネスを課しつつ、スペクトル効率をどのように最大化するか？
• RQ2 電力・位相制約下で、閉形式更新を伴う交互最適化はBS電力とRIS位相シフトの結合設計を efficiently 解けるか？
• RQ3 RIS支援伝送でどの性能向上がベースライン（乱雑な位相シフトや非RIS ZF など）と比較して得られるか？
• RQ4 RIS構成が、プロポーショナルフェアネス制約下での電力配分と全体のSEにどのように影響するか？

主な発見

• 提案された交互アルゴリズムは、ランダム位相シフトおよび非RIS ZFのベースラインに対してSEの利得を達成する。
• 提案手法下でRIS要素数Nが増えるとSEが向上する。
• 適切なRIS配置（例：RIS距離D）はSEに著しく影響し、BSまたはユーザクラスターに近い場合に利得がある。
• 本手法は、前述の制約の下で反復手順が収束し、ほぼ最適解に近づくことを示す。
• 非線形レート比による公平性制約が電力と位相シフトの決定を形作り、SEとプロポーショナルフェアネスのトレードオフを示す。