[論文レビュー] Reconfigurable Intelligent Surfaces for Energy Efficiency in D2D Communication Network

Shuaiqi Jia, Xiaojun Yuan+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 11被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、再構成可能知能表面（RIS）を用いたデバイス・ツー・デバイス（D2D）ネットワークにおけるエネルギー効率（EE）を最大化することを目的として、共同電力制御および受動ビームフォーミング最適化フレームワークを提案する。非凸問題を交互に解く2つの部分問題に分解し、RIS位相シフトには分数プログラミング、電力制御にはDinkelbach法を適用することで、顕著なEE向上を達成した。最適なRISサイズはスペクトル効率とエネルギー効率のトレードオフを最適に調整する。

ABSTRACT

In this letter, the joint power control of D2D users and the passive beamforming of reconfigurable intelligent surfaces (RIS) for a RIS-aided device-to-device (D2D) communication network is investigated to maximize energy efficiency. This non-convex optimization problem is divided into two subproblems, which are passive beamforming and power control. The two subproblems are optimized alternately. We first decouple the passive beamforming at RIS based on the Lagrangian dual transform. This problem is solved by using fractional programming. Then we optimize the power control by using the Dinkelbach method. By iteratively solving the two subproblems, we obtain a suboptimal solution for the joint optimization problem. Numerical results have verified the effectiveness of the proposed algorithm, which can significantly improve the energy efficiency of the D2D network.

研究の動機と目的

• 運用的・経済的・環境的制約から、次世代無線ネットワークにおけるエネルギー効率の向上が急務であるという要請に対応する。
• 従来のリレーショニングおよび従来のD2Dシステムの限界を克服するため、RISを活用してスペクトル効率およびエネルギー効率を向上させる。
• サービス品質制約およびハードウェア制約の下で、システムのエネルギー効率を最大化するため、RIS位相シフトとD2Dユーザーの送信電力の共同最適化問題を定式化する。
• 非凸最適化問題に起因する共同ビームフォーミングおよび電力制御問題を効率的に解く、部分最適な反復的アルゴリズムを開発する。
• RISサイズ、分解能、エネルギー効率のトレードオフを評価し、最適なシステム設計パrameterを同定する。

提案手法

• 非凸な共同最適化問題を、RISにおける受動ビームフォーミングとD2D送信機における電力制御の2つの交互に解く部分問題に分解する。
• ラグランジュ双対変換を適用してRIS位相シフト最適化を分離し、分数プログラミングにより解ける形に変換する。
• Dinkelbach法を用いて電力制御部分問題を減算形式に変換し、分数目的関数を扱えるようにする。
• 収束するまで2つの部分問題を繰り返し解き、共同最適化問題の部分最適解を導出する。
• 全消費電力の合計を、D2D送信電力、回路電力、およびRIS素子電力（ビット分解能に依存）の和としてモデル化する。
• 電力制御段階で得られるDC問題（凸関数の差）を、差分凸（DC）プログラミング手法により解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RISを用いたD2D通信は、従来のD2Dまたは非RIS支援システムと比較して、どのようにシステムのエネルギー効率を向上させるか？
• RQ2 RIS電力消費が増加する状況を考慮すると、RISサイズ（反射素子数）とエネルギー効率の最適なトレードオフは何か？
• RQ3 RIS位相シフト器の分解能（ビット深度）は、システム全体のエネルギー効率にどのように影響するか？
• RQ4 最小データレート制約 $ R_{\text{min}} $ が、共同最適化フレームワークの実行可能性およびエネルギー効率に与える影響は何か？
• RQ5 分数プログラミングおよびDinkelbach法に基づく反復的アルゴリズムは、非凸な共同ビームフォーミングおよび電力制御問題を効果的に解けるか？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、送信電力とRIS位相シフトの共同最適化により、RIS支援D2Dネットワークにおけるエネルギー効率を顕著に向上させる。
• RIS素子数が増加するに従いエネルギー効率は最適点まで上昇するが、その後RIS電力消費の増加により低下する。
• RISサイズが固定されている場合、位相シフト分解能が高くなる（例：6ビット）と、1素子あたりの消費電力増加によりエネルギー効率が低下する。
• 最小レート制約 $ R_{\text{min}} $ が上昇すると、エネルギー効率は低い固定値に安定し、制約が厳しくなるため失敗率が上昇する。
• 電力制限 $ P_{\text{max}} $ が高くなると、さらなる増加はエネルギー効率や失敗率の改善に寄与せず、飽和点に達することが示された。
• ベースライン比較により、RIS支援最適化は非RIS電力制御およびRIS支援最適電力制御の両方を上回るエネルギー効率を達成している。