[論文レビュー] Weighted Sum-Rate Optimization for Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Networks

Huayan Guo, Ying‐Chang Liang+2 more|arXiv (Cornell University)|May 20, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 43被引用数 149

ひとこと要約

本論文は、IRS支援のマルチユーザー MISOダウンリンクにおける重み付き和容量を最大化するための、アクティブ BS ビームフォーミングとパッシブ IRS ビームフォーミングの共同設計を扱い、実用的な離散/連続位相シフトモデルを取り入れ、低計算量の閉形式アルゴリズムを提案します。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising solution to build a programmable wireless environment for future communication systems. In practice, an IRS consists of massive low-cost elements, which can steer the incident signal in fully customizable ways by passive beamforming. In this paper, we consider an IRS-aided multiuser multiple-input single-output (MISO) downlink communication system. In particular, the weighted sum-rate of all users is maximized by joint optimizing the active beamforming at the base-station (BS) and the passive beamforming at the IRS. In addition, we consider a practical IRS assumption, in which the passive elements can only shift the incident signal to discrete phase levels. This non-convex problem is firstly decoupled via Lagrangian dual transform, and then the active and passive beamforming can be optimized alternatingly. The active beamforming at BS is optimized based on the fractional programming method. Then, three efficient algorithms with closed-form expressions are proposed for the passive beamforming at IRS. Simulation results have verified the effectiveness of the proposed algorithms as compared to different benchmark schemes.

研究の動機と目的

• IRS支援マルチユーザー MISOダウンリンクシステムにおける重み付き和容量の最大化という課題を動機づけ、解決する。
• 実用的な RC 制約下でのBS送信と IRS 反射係数の非凸の結合最適化問題を定式化する。
• アクティブおよびパッシブビームフォーミングのサブ問題を解く低計算量の閉形式アルゴリズムを開発する。
• 反復的なフレームワークを提供し、収束保証を伴い、シミュレーションで性能を評価する。

提案手法

• 対数目的関数を扱うためにラグランジアン双対変換を用いて結合問題をデカップル化する。
• 分数プログラミングと二次変換を適用してBSのアクティブビームフォーミングを最適化する。
• 理想的なRC、連続的RC、離散的RCの前提でパッシブビームフォーミングの低計算量アルゴリズムを3つ開発する。
• 理想的 RC の下でパッシブビームフォーミングサブ問題を凸QCQPとして再構成し、非凸 RC に対して射影ベースのアプローチを拡張する。
• 交互最適化フレームワークを提案し、補助変数、アクティブビームフォーマー、およびIRS位相シフトを収束するまで反復的に更新する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS支援のマルチユーザー MISO ダウンリンクにおけるBSとIRSビームフォーミングの共同設計を通じて重み付き和容量をどう最大化できるか？
• RQ2 理想的、連続的、離散的位相シフト制約下でパッシブビームフォーミングを効率的に計算する低計算量アルゴリズムとは何か？
• RQ3 閉形式の更新を用いた交互最適化フレームワークはこの設定で高性能なWSR解に収束できるか？
• RQ4 理想RC仮定と実践的RC実装との性能ギャップはどれくらいか？

主な発見

• 補助変数を用いた閉形式更新を備えた反復アルゴリズムは、重み付き和容量を最大化するためにアクティブビームフォーミングとパッシブ RC の最適化を効果的に交互に行う。
• 理想RC、連続位相シフト、および離散位相シフトに適用可能な3つの低計算量パッシブビームフォーミングアルゴリズムを提案する。
• 連続位相シフタ設定は理想RCケースの性能に近づくことができ、低解像度（例: 2-bit）位相シフタのときには小さな劣化にとどまる。
• シミュレーション結果は、RCモデルを跨るベンチマーク方式に対して顕著な容量増加を示す。
• 理想 RC の下での統一されたパッシブビームフォーミング設計は性能限界の洞察を提供し、非凸 RC ケースの良好な初期化として機能する。