[논문 리뷰] Active Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Communications

Ruizhe Long, Ying‐Chang Liang외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 01.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 39인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 수신 신호를 반사하고 증폭하는 데 활성 부하(음성 저항)를 사용하는 능동형 재구성가능한 지능형 표면(RIS)을 제안한다. 이는 수동 RIS의 이중 감쇠 페널티를 극복한다. 고정된 전력 예산 하에서, 반사 계수 행렬과 수신 beamforming을 번갈아 최적화함으로써, 폐쇄형 최소평균제곱오차(MMSE) beamforming과 순차적 볼록 근사(sequential convex approximation, SCA)를 활용해, 수신 신호 대 간섭 및 노이즈비(SINR)를 최대화함으로써, 수동 RIS보다 높은 스펙트럼 효율성을 달성한다.

ABSTRACT

Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) is a promising solution to reconfigure the wireless environment in a controllable way. To compensate for the double-fading attenuation in the RIS-aided link, a large number of passive reflecting elements (REs) are conventionally deployed at the RIS, resulting in large surface size and considerable circuit power consumption. In this paper, we propose a new type of RIS, called active RIS, where each RE is assisted by active loads (negative resistance), that reflect and amplify the incident signal instead of only reflecting it with the adjustable phase shift as in the case of a passive RIS. Therefore, for a given power budget at the RIS, a strengthened RIS-aided link can be achieved by increasing the number of active REs as well as amplifying the incident signal. We consider the use of an active RIS to a single input multiple output (SIMO) system. {However, it would unintentionally amplify the RIS-correlated noise, and thus the proposed system has to balance the conflict between the received signal power maximization and the RIS-correlated noise minimization at the receiver. To achieve this goal, it has to optimize the reflecting coefficient matrix at the RIS and the receive beamforming at the receiver.} An alternating optimization algorithm is proposed to solve the problem. Specifically, the receive beamforming is obtained with a closed-form solution based on linear minimum-mean-square-error (MMSE) criterion, while the reflecting coefficient matrix is obtained by solving a series of sequential convex approximation (SCA) problems. Simulation results show that the proposed active RIS-aided system could achieve better performance over the conventional passive RIS-aided system with the same power budget.

연구 동기 및 목표

• 수신 신호를 반사하고 증폭하는 데 활성 부하(음성 저항)를 사용하는 능동형 RIS를 도입함으로써, 수동 RIS 기반 시스템의 이중 감쇠 페널티를 해결한다.
• 능동형 RIS 시스템에서 목적 신호 강도 향상과 RIS 관련 노이즈 증폭 간의 트레이드오프를 극복한다.
• 스펙트럼 효율을 최대화하기 위해 반사 계수 행렬과 수신 beamforming을 공동으로 최적화하는 프레임워크를 설계한다.
• SIMO 시스템에서 능동형 RIS를 활용해 에너지 효율적이고 고용량의 무선 통신을 실현한다.
• 전력 제약과 하드웨어 제약 하에서 실용적인 능동형 RIS 구현을 위한 솔루션을 제공한다.

제안 방법

• 각 반사 요소(RE)에 활성 부하(음성 저항)를 통합하여 입사 신호를 반사하는 것 외에도 증폭할 수 있도록 하는 새로운 능동형 RIS 아키텍처를 제안한다.
• 반사 계수 행렬 Φ와 RIS 관련 노이즈를 포함하는 노이즈 모델을 갖는 MIMO 시스템으로 능동형 RIS를 모델링한다.
• 총 전력 제약과 진폭 제약 하에서 수신기에서의 신호 대 간섭 및 노이즈비(SINR)를 최대화하는 공동 최적화 문제를 수립한다.
• 반복 최적화 기법을 적용한다: 먼저 폐쇄형 선형 MMSE를 사용해 최적의 수신 beamforming w를 구하고, 다음으로 Φ를 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 통해 최적화한다.
• Φ 최적화 문제를 볼록 제약 조건이 있는 이차 분수형 프로그래밍으로 재구성하여 반복적 SCA 기반 해법을 가능하게 한다.
• 제약 조건이 없는 경우 각 RE의 최적 위상과 진폭을 유도하며, 채널 이득 균형 조절을 통한 건설적 합성과 노이즈 감소 효과를 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 같은 전력 예산 하에서 신호 증폭 기능을 갖춘 능동형 RIS는 수동 RIS 대비 스펙트럼 효율을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 능동형 RIS 시스템에서 목적 신호 강도 향상과 RIS 관련 노이즈 증폭 간의 최적 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 실제 하드웨어 제약 조건 하에서 반사 계수와 수신 beamforming의 공동 최적화는 어떻게 효율적으로 해결할 수 있는가?
• RQ4 능동형 RIS 기반 SIMO 시스템에서 수신 SNR를 최대화하는 데 가장 효과적인 위상 및 진폭 제어 전략은 무엇인가?
• RQ5 이중 감쇠 환경에서 능동형 RIS의 기본 성능 한계는 수동 RIS에 비해 어떻게 되는가?

주요 결과

• 제안된 능동형 RIS는 동일한 총 전력 예산 하에서 신호 증폭 덕분에 수동 RIS보다 높은 스펙트럼 효율을 달성한다.
• 각 RE에 대한 최적 반사 계수는 φₘ* = (σ₁²|h₂ₘ|)/(σ₂²|h₁||gₘ|) × exp(j(arg(h₁) - arg(h₂ₘ) - arg(gₘ))) 로 유도되며, 이는 건설적 합성과 노이즈 감소를 가능하게 한다.
• 최대로 달성 가능한 SNR는 γₛ* = (pₜ|h₁|²)/σ₁² + (pₜ‖h₂‖²)/σ₂² 로 표현되며, 증폭 효과와 채널 이득 균형 조절의 이점이 명확히 드러난다.
• 반복 최적화 알고리즘이 효율적으로 수렴하며, 수신 beamforming은 MMSE 기준에 따라 폐쇄형 해법으로 해결된다.
• 반사 계수 행렬에 대한 SCA 기반 최적화는 전력 제약과 진폭 제약이 있는 비볼록 분수형 프로그래밍 문제를 효과적으로 다룬다.
• 시뮬레이션 결과는 능동형 RIS가 특히 고경로 손실 또는 저SNR 환경에서 수동 RIS보다 스펙트럼 효율에서 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.