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

Chongwen Huang, Alessio Zappone+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 65被引用数 3,715

ひとこと要約

本稿では、QoSおよび送信電力制約下で、送信電力とリフレクションインテリジェント表面（RIS）の位相シフトを共同最適化することにより、RIS支援型マルチユーザーMIMOダウンリンクシステムにおけるエネルギー効率（EE）最適化のための、低複雑性かつ収束性を有する2つのアルゴリズムを提案する。本手法は、現実的なRISの電力モデルに基づき、逐次分数プログラミングと勾配降下法を用いた交互最大化を活用することで、従来のアンプファイアンドフォワードリレーシングに比べ最大300%高いEEを達成する。

ABSTRACT

The adoption of a Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) for downlink multi-user communication from a multi-antenna base station is investigated in this paper. We develop energy-efficient designs for both the transmit power allocation and the phase shifts of the surface reflecting elements, subject to individual link budget guarantees for the mobile users. This leads to non-convex design optimization problems for which to tackle we propose two computationally affordable approaches, capitalizing on alternating maximization, gradient descent search, and sequential fractional programming. Specifically, one algorithm employs gradient descent for obtaining the RIS phase coefficients, and fractional programming for optimal transmit power allocation. Instead, the second algorithm employs sequential fractional programming for the optimization of the RIS phase shifts. In addition, a realistic power consumption model for RIS-based systems is presented, and the performance of the proposed methods is analyzed in a realistic outdoor environment. In particular, our results show that the proposed RIS-based resource allocation methods are able to provide up to $300\%$ higher energy efficiency, in comparison with the use of regular multi-antenna amplify-and-forward relaying.

研究の動機と目的

• 従来のリレーシステムの代替として低消費電力なRISを活用することで、5G以降のネットワークにおけるエネルギー効率の課題に取り組む。
• 反射素子の数と位相分解能に依存する現実的なRISの電力消費モデルを定式化する。
• 個々のユーザーのQoSと送信電力制約の下で、送信電力割り当てとRIS位相シフトを最適化し、EEを最大化する。
• 非凸なEE最適化問題に対して、計算的に負担が少なく、証明可能な収束性を有するアルゴリズムを開発する。
• 屋外環境を想定した現実的なシナリオにおいて、RISと従来のAFリレーシステムの性能を比較評価する。

提案手法

• 反射素子の数とその位相分解能能力に基づいた、現実的なRIS電力モデルを提案する。
• RIS位相シフトに単位モジュラス制約を課し、ユーザーにQoS保証を付与する非凸EE最大化問題を定式化する。
• 2つの交互最大化に基づくアルゴリズムを開発する：1つ目はRIS位相シフトに勾配降下法、送信電力割り当てに分数プログラミングを適用する手法。2つ目はRIS最適化に逐次分数プログラミングを用いる手法。
• 勾配ベースのアルゴリズムにおける位相シフト最適化を精緻化するために、共役勾配探索を適用する。
• 電力制約と最小レート要件を最適化フレームワークに統合し、QoSを確保する。
• 屋外環境を想定した現実的なシミュレーションにおいて、全電力割り当ておよび合計スペクトル効率最大化戦略と性能をベンチマーク比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 屋外セルラーネットワークにおいて、RISベースのシステムは従来のアンプファイアンドフォワードリレーシステムに比べ顕著に高いエネルギー効率を達成できるか？
• RQ2 データレートの向上とハードウェア電力消費の両方を考慮した場合、RISのサイズ（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 位相分解能と反射素子数は、RIS支援システムにおける達成可能なEEにどのように影響を与えるか？
• RQ4 単位モジュラス制約を課したRIS位相シフトを伴う非凸EE最適化問題を、低複雑性かつ収束性を有するアルゴリズムが効果的に解けるか？
• RQ5 屋外環境を想定した現実的なシナリオにおいて、ユーザー数と基地局アンテナ数の増加に伴い、RISベースのシステムの性能はどのようにスケーリングするか？

主な発見

• SFPベースのアルゴリズムは、網羅的グローバル最適化の結果に非常に近いスペクトル効率を達成する。
• RISベースのシステムは、従来のアンプファイアンドフォワードリレーシステムに比べ最大300%高いエネルギー効率を達成する。
• RIS素子数の増加に伴いEEは当初上昇するが、将来的にはハードウェア電力消費の増加により低下するため、最適なRISサイズが存在することが示された。
• 小規模から中規模のRISサイズでは、素子数の増加に伴いEEが向上するが、閾値を超えると増加する電力コストがスペクトルゲインを上回る。
• 最適なRIS素子数は、ユーザー数、基地局アンテナ数、および個々のRIS素子の消費電力といったシステムパラメータに依存する。
• 提案アルゴリズムとグローバル最適化との間の性能差は最小限であり、低複雑性設計の有効性が裏付けられた。