[論文レビュー] Sum-Rate Maximization for Movable Antenna Enabled Multiuser Communications

Zhenqiao Cheng, Nanxi Li+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2023

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、送信 beamforming と可動アレイ（MA）位置を共同最適化することで、和レートを最大化する、可動アレイ（MA）を備えたダウンリンクマルチユーザMISOシステムを提案する。分数プログラミングと交互最適化を活用することで、固定位置アレイ（FPA）ベンチマークと比較して最大123.3%高い和レートを達成し、動的空間DoFの活用により顕著な性能向上を示した。

ABSTRACT

A novel multiuser communication system with movable antennas (MAs) is proposed, where the antenna position optimization is exploited to enhance the downlink sum-rate. The joint optimization of the transmit beamforming vector and transmit MA positions is studied for a multiuser multiple-input single-input system. An efficient algorithm is proposed to tackle the formulated non-convex problem via capitalizing on fractional programming, alternating optimization, and gradient descent methods. To strike a better performance-complexity trade-off, a zero-forcing beamforming-based design is also proposed as an alternative. Numerical investigations are presented to verify the efficiency of the proposed algorithms and their superior performance compared with the benchmark relying on conventional fixed-position antennas (FPAs).

研究の動機と目的

• 従来の固定位置アレイ（FPA）システムにおける限られた空間自由度（DoFs）を改善するため、動的チャネル再構成を可能にする可動アレイ（MAs）を導入すること。
• マルチユーザMISOシステムにおけるダウンリンク和レートを最大化するため、送信ビームフォーミングとMA位置の非凸な共同最適化問題を定式化し、解法を提示すること。
• 高い計算複雑度を示す分数プログラミング解法の代替として、低複雑度の代替手法を開発し、高い性能を維持すること。
• MAベースのシステムがFPAベースのシステムと比較して、より多くの自由度を有し、優れたスペクトル効率を達成できることを示すこと。

提案手法

• 送信ビームフォーミングベクトルと可動アレイ（MA）位置の共同最適化を含む非凸な和レート最大化問題を定式化する。
• 分数プログラミング（FP）を用いて、和レート最大化問題を繰り返し解ける凹型サブ問題の系列に変換する。
• 交互最適化を適用：勾配降下法とバックトラッキングラインサーチを用いて、ビームフォーミングとMA位置を交互に最適化する。
• 計算負荷を低減しながら性能を維持する低複雑度の代替手法として、ゼロフォーリング（ZF）ベースの設計を提案する。
• フィールド応答に基づくチャネルモデルを用い、経路損失、位相シフト、マルチパス成分を組み込んだMA位置関数としてチャネルベクトルを表現する。
• 固定点反復と収束閾値を用いた収束メカニズムを実装し、最適化の安定性を確保する。

Figure 1: The MA-enabled multiuser communication system

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定位置アレイと比較して、送信ビームフォーミングと可動アレイ（MA）位置の共同最適化が、マルチユーザMISOシステムにおけるダウンリンク和レートを顕著に向上させることができるか？
• RQ2 提案された分数プログラミング（FP）ベースのアルゴリズムとゼロフォーリング（ZF）ベースの設計とを比較した場合、和レートおよび計算複雑度の面でどちらが優れているか？
• RQ3 MAの移動領域サイズが達成可能な和レートに与える影響は何か？有限の領域サイズで最適性能に到達できるか？
• RQ4 スペクトル効率の観点から、MAベースのビームフォーミングは、ZFプレフィンギングを用いた従来のFPAベースのシステムをどの程度上回るか？
• RQ5 提案されたアルゴリズムは信頼性高く収束するか？収束速度および計算コストは、システムパラメータに応じてどのようにスケーリングされるか？

主な発見

• 提案されたFPベースのアルゴリズムは、5 dBmの送信電力条件下でFPAベンチマークと比較して33.1%の和レート向上を達成し、顕著なスペクトル効率の向上を示した。
• ZFベースの設計は、同じ電力レベルでFPAベンチマークと比較して123.3%の和レート向上を達成し、低複雑度であってもMAベースのビームフォーミングの有効性を裏付けた。
• FPベースの手法は約12イタレーションで収束したのに対し、ZFベースの手法は約5イタレーションで収束したため、低複雑度代替手法の収束がより速いことが示された。
• ZFベースの設計はFPベースの手法と比較して顕著に少ないCPU時間を要し、計算効率の優位性が確認された。
• 和レート性能は正規化されたMA移動領域サイズ（A/λ）に応じて向上し、FPベースの手法はA/λ > 3の領域で最適性能に到達した。これは、有限の領域サイズでほぼ最適性能が達成可能であることを示唆した。
• FPベースのMAシステムは、ZFプレフィンギングを用いたFPAベースのシステムを和レートで6倍以上上回った。これにより、ビームフォーミングと位置最適化の共同最適化の優位性が実証された。

(a) Number of iterations. $A=2\lambda$ .