[論文レビュー] Weighted Sum-Rate Maximization for Multi-IRS Aided Cooperative Transmission

Zhengfeng Li, Meng Hua+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 10被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、セル端ユーザーの重み付き和レート（WSR）を最大化するための、複数のIRSを支援する協調伝送における連合最適化フレームワークを提案する。ビームフォーミングにはラグランジュ法、位相シフト最適化にはリーマン多様体共役勾配（RMCG）法を活用することで、スペクトル効率の顕著な向上を達成した。シミュレーションでは、高速な収束性と、特に高送信電力および最適化された位相シフト条件下でのベンチマーク手法に比べ優れた性能を示した。

ABSTRACT

This paper investigates multiple intelligent reflecting surfaces (IRSs) aided wireless network, where the IRSs are deployed to cooperatively assist communications between a multi-antenna base station (BS) and multiple single-antenna cell-edge users. We aim at maximizing the weighted sum rate of all the cell-edge users by jointly optimizing the BS's transmit beamforming and IRS's phase shifts. Especially, the beamforming is optimally solved by the Lagrangian method, and the phase shifts are obtained based on the Riemannian manifold conjugate gradient (RMCG) method. Numerical results show that a significant throughput is improved with aid of multiple IRSs.

研究の動機と目的

• 複数のIRSを支援する無線ネットワークにおけるセル端領域のスペクトル効率およびカバレッジの低さという課題に対処する。
• 送信電力制約および単位モジュラス制約の下で、重み付き和レート（WSR）を最大化する非凸最適化問題を定式化する。
• 基地局（BS）の送信ビームフォーミングと、複数の知能反射表面（IRS）の位相シフトを連合最適化することで、ユーザーのスルーレットを向上させる。
• WSR問題の非凸性および単位モジュラス制約を、同等の重み付き和平均二乗誤差（WMSE）再定式化により克服する。
• 実用的導入を目的とした、ラグランジュ緩和法とリーマン多様体共役勾配（RMCG）法を組み合わせた効率的な反復アルゴリズムを開発する。

提案手法

• 非凸なWSR問題を、最適化が容易な同等の重み付き和平均二乗誤差（WMSE）最小化問題に再定式化する。
• ラグランジュ双対法を用いてビームフォーミング最適化サブプロブレムを解き、閉形式解が得られる凸サブプロブレムに変換する。
• 単位モジュラス多様体上での位相シフト行列最適化に、リーマン多様体共役勾配（RMCG）法を適用し、制約 $|e^{j heta}| = 1$ を保持する。
• ビームフォーミングと位相シフト最適化を反復的に交互に更新し、それぞれの最適化手法を別々に適用する。
• 全体のアルゴリズムの収束性と安定性を保証するため、ラインサーチ戦略を導入する。
• RMCG法における位相シフト更新を導くために、リーマン多様体上のユークリッド勾配を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 基地局のビームフォーミングと複数のIRSの位相シフトを連合最適化することで、セル端ユーザー環境における重み付き和レート（WSR）はどの程度向上するか？
• RQ2 マルチユーザー下行リンクシステムにおいて、複数のIRSを用いることで、単一のIRSまたはIRSなしのケースに比べて性能はどの程度向上するか？
• RQ3 本稿で提案するアルゴリズムは、ランダム位相シフトやIRSなしのベンチマーク手法と比較して、収束速度およびスペクトル効率でどの程度優れているか？
• RQ4 位相シフト器の数（M）と送信電力の増加が、システムの重み付き和レートに与える影響は何か？
• RQ5 本稿で提案する手法は、実用的導入において高速な収束性と低計算量複雑度を達成できるか？

主な発見

• 提案手法は、特に送信電力が増加する際、ベンチマーク手法に比べ顕著に高い重み付き和レート（WSR）を達成した。
• アルゴリズムは高速に収束し、WSRが数回の反復内ですでに単調に増加し、安定化する。これは、大きなIRS（例：M = 60個の位相シフト器）に対しても同様に成立する。
• ランダム位相シフト手法は、IRSなしのケースとほぼ同一の性能を示し、性能向上のためには最適化された位相シフトの必要性を強調している。
• WSRは位相シフト器の数（M）が増加するに従い上昇するが、その増加を実現できるのは最適化済みの手法に限られる。ランダム位相シフトでは改善が見られない。
• 提案アルゴリズムは低計算量複雑度を維持しており、総合的な複雑度は $ ext{O}( ho_1( ho_2 (ML)^2 + N_t^3 + ext{log}_2(( ho_{ ext{max}} - ho_{ ext{min}})/ au))) $ に比例する。ここで $ ho_1 $ および $ ho_2 $ は反復回数を表す。
• 数値結果から、複数のIRSが、特に深刻なパスロスを受けるセル端領域において、スペクトル効率を顕著に向上させることを確認した。