[論文レビュー] User Assignment with Distributed Large Intelligent Surface (LIS) Systems

Sha Hu, Krishna Chitti+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2017

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 12被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、K体のM個の分散型大型知能表面（LIS）ユニットからK個を選択し、K人のユーザーを効率的にサービスする最適なユーザー割り当て方式を提案する。受信信号強度（RSS）をコスト指標として用い、スルーレート最大化のための線形和割り当て問題（LSAP）と最小レート最大化のための線形ボトルネック割り当て問題（LBAP）にユーザー割り当てを定式化することで、Kuhn-Munkres法およびスレッショルド法を用いてO(KM²)の計算量で近似的最適性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we consider a wireless communication system where a large intelligent surface (LIS) is deployed comprising a number of small and distributed LIS-Units. Each LIS-Unit has a separate signal process unit (SPU) and is connected to a central process unit (CPU) that coordinates the behaviors of all the LIS-Units. With such a LIS system, we consider the user assignments both for sum-rate and minimal user-rate maximizations. That is, assuming $M$ LIS-Units deployed in the LIS system, the objective is to select $K$ ($K\!\leq\!M$) best LIS-Units to serve $K$ autonomous users simultaneously. Based on the nice property of effective inter-user interference suppression of the LIS-Units, the optimal user assignments can be effectively found through classical linear assignment problems (LAPs) defined on a bipartite graph. To be specific, the optimal user assignment for sum-rate and user-rate maximizations can be solved by linear sum assignment problem (LSAP) and linear bottleneck assignment problem (LBAP), respectively. The elements of the cost matrix are constructed based on the received signal strength (RSS) measured at each of the $M$ LIS-Units for all the $K$ users. Numerical results show that, the proposed user assignments are close to optimal user assignments both under line-of-sight (LoS) and scattering environments.

研究の動機と目的

• 大規模知能表面（LIS）システムにおける、K体のM個の分散型LISユニットから最適なKユニットを選択し、K人の自律的ユーザーを効率的にサービスする課題に取り組む。
• 表面積が限られた分散型LISユニットの実用的展開制約下で、システムのスルーレートと最小ユーザー率を最大化する。
• LISユニットの干渉抑制能力を活用した、低複雑性かつスケーラブルなユーザー割り当てフレームワークを構築する。
• RSSに基づくコスト行列を用いて、視線ライン（LoS）および散乱環境の両方において効率的なユーザー関連付けを実現する。
• 全探索を伴わずに近似的最適性能に近い、計算的に扱いやすいソリューションを提供する。

提案手法

• 各ユーザーに対する各LISユニットにおける受信信号強度（RSS）を、ユーザー割り当ての主な指標としてモデル化する。
• RSS値をエッジ重みとして用い、K人のユーザーとM個のLISユニットの間で重み付き二部グラフを構築する。
• スルーレート最大化を線形和割り当て問題（LSAP）として定式化し、Kuhn-Munkresアルゴリズムで解く。
• 最小ユーザー率最大化を線形ボトルネック割り当て問題（LBAP）として定式化し、スレッショルド法で解く。
• 計算複雑度を低減するため、各LISユニットの点（たとえば中心点のみ）におけるRSS測定値を用いる。
• 両アルゴリズムの理論的収束性とO(KM²)の時間計算量を保証し、最適解を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型LISシステムにおけるユーザー割り当ては、古典的割り当て問題として定式化可能であり、近似的最適性能を達成できるか？
• RQ2 LoSおよび散乱環境下において、RSSに基づくユーザー割り当ての性能は、全探索による最適割り当てと比べてどのように異なるか？
• RQ3 各LISユニットの中心でのみRSSを測定する簡略化手法が、ユーザー割り当て性能に与える影響は何か？
• RQ4 本手法は、全探索に比べて著しく計算量を削減しつつ、近似的最適なスルーレートおよび最小レート性能を達成できるか？
• RQ5 壁の反射や非視線ライン（non-LoS）状況を含む実用的伝搬条件において、ユーザー割り当てフレームワークの耐障害性はいかがなものか？

主な発見

• LSAPおよびLBAPを用いた提案手法は、LoSおよび散乱環境の両方で、全探索による最適解に非常に近い性能を達成する。
• 数値結果から、LSAPによるスルーレート最大化とLBAPによる最小レート最大化は、ランダムなユーザー割り当てよりも顕著に優れていることが示された。
• 各LISユニットの中心でのみRSSを測定する簡略化手法は、特にユーザーが遠方またはLISユニットが小さい場合に、わずかな性能低下しか引き起こさない。
• L=0.2およびM=5のLISユニットにおいて、簡略化されたRSS測定による最小ユーザー率は、全RSS測定と比較して僅かに低いにとどまり、実用的妥当性が強く裏付けられた。
• O(KM²)の時間計算量はスケーラビリティとリアルタイム適用性を保証し、動的なユーザーおよびLISユニット構成に対しても適した手法である。
• LISユニットのユーザー間干渉抑制能力のおかげで、RSSが実現可能なユーザーレートの信頼できる代理指標として機能することが実証され、本フレームワークの核心的仮定が妥当であることが裏付けられた。