[論文レビュー] Throughput Maximization for IRS-Assisted Wireless Powered Hybrid NOMA and TDMA

Ding-Cai Zhang, Qingqing Wu+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、インтелリジェント反射面（IRS）を支援する無線駆動ネットワークにおいて、システムスループットを最大化するために、IRSの位相シフトと時間割り当てを共同最適化することで、ハイブリッドNOMAとTDMA方式を提案する。ブロック座標上昇法、半正定値緩和法、逐次ランク1制約緩和法を用いたアルゴリズムにより、近似的最適性能を達成し、ベンチマーク比で最大30％のスループット向上を達成。特に、チャネル特性の差が大きいユーザーを多数のクラスタにグループ化した場合、より高い性能を発揮する。

ABSTRACT

The high reflect beamforming gain of the intelligent reflecting surface (IRS) makes it appealing not only for wireless information transmission but also for wireless power transfer. In this letter, we consider an IRS-assisted wireless powered communication network, where a base station (BS) transmits energy to multiple users grouped into multiple clusters in the downlink, and the clustered users transmit information to the BS in the manner of hybrid non-orthogonal multiple access and time division multiple access in the uplink. We investigate optimizing the reflect beamforming of the IRS and the time allocation among the BS's power transfer and different user clusters' information transmission to maximize the throughput of the network, and we propose an efficient algorithm based on the block coordinate ascent, semidefinite relaxation, and sequential rank-one constraint relaxation techniques to solve the resultant problem. Simulation results have verified the effectiveness of the proposed algorithm and have shown the impact of user clustering setup on the throughput performance of the network.

研究の動機と目的

• IRS支援下の無線駆動ネットワークにおける、端末装置の複雑さとスペクトル効率のトレードオフを解消すること。
• 従来のNOMAシステムにおける高い逐次干渉キャンセレーション（SIC）の複雑さと誤差伝搬を克服すること。
• SIC負荷を軽減しつつ性能向上を維持するため、NOMAとTDMAを組み合わせたハイブリッド多重アクセス方式を設計すること。
• 無線駆動通信システムにおいて、IRSの反射ビームフォーミングと時間割り当てを共同最適化することで、ネットワークスループットを最大化すること。

提案手法

• 時間割り当てとIRS位相シフトを反復的に最適化するため、ブロック座標上昇法（BCA）を採用する。
• 反射ビームフォーミング最適化における非凸なランク1制約を扱うために、半正定値緩和法（SDR）を適用する。
• 緩和された問題から妥当な位相シフト解を回復するために、逐次ランク1制約緩和法（SROCR）を用いる。
• 完全なCSIを仮定し、単一アンテナベースステーションとN個の受動的反射素子を有するIRSをモデル化する。
• ユーザーが同じクラスタに属する場合にNOMAを、異なるクラスタ間ではTDMAを用いるハイブリッド多重アクセス戦略を導入し、SICの複雑さを低減する。
• 合計スループットを最大化するために、ダウンリンクのエネルギー伝送とアップリンクの情報伝送の時間スロットを最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 本稿で提案するハイブリッドNOMAとTDMA方式は、IRS支援下のWPCNsにおいて、純粋なNOMAやTDMAと比較して、スループットと複雑さの点でどのように異なるか？
• RQ2 ユーザーのクラスタリング戦略が、IRS支援下のハイブリッド多重アクセスシステムの性能に与える影響は何か？
• RQ3 制限されたリソリューション（離散的）位相シフトは、連続的位相シフトと比較して、システムスループットにどのような影響を及えるか？
• RQ4 ネットワークスループットを最大化するために、エネルギー伝送と情報伝送の最適な時間割り当ては何か？
• RQ5 ハイブリッド多重アクセスを採用した無線駆動ネットワークにおいて、IRSの反射ビームフォーミングは、システム性能をどの程度向上できるか？

主な発見

• 提案アルゴリズムは理論的上限に非常に近いスループットを達成し、特に『最適化されたIRS + 時間割り当て（同一IRS）』および『ランダムIRS + 時間割り当て』というベンチマークアルゴリズムを著しく上回る性能を発揮する。
• 1反射素子あたりの制御ビット数が増加するにつれて、連続的位相シフトと離散的位相シフトの性能差が縮小し、b=3ではほぼ連続的性能に近づく。
• チャネル利得差が大きい（LCSD）ユーザーグループ化戦略が最高のスループットを達成するが、逆にチャネル利得差が小さい（SCSD）戦略では最低の性能となる。これは、より良いビームフォーミングゲインの活用が可能であるためである。
• ユーザークラスタ数を増やすことでスループットが向上する。これは、IRSビームフォーミングと時間割り当て最適化の自由度が増加するためである。
• 提案アルゴリズムは『ランダムIRS + 時間割り当て』ベンチマーク比で最大30％のスループット向上を達成しており、IRSと時間割り当ての共同最適化の有効性を示している。