[논문 리뷰] Analysis and Optimization of Outage Probability in Multi-Intelligent Reflecting Surface-Assisted Systems

Zijian Zhang, Ying Cui외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 05.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 5인용 수 51

한 줄 요약

이 논문은 LoS 적응 위상 변화가 있는 Rician 페이딩 하에서 다중 IRS 시스템의 차단 확률(outage probability)을 분석하고, 해를 닫힌 형식으로 도출하며, 차단 확률을 최소화하도록 IRS 위상 변화를 최적화하고, 고신호 대 잡음비(SNR) 근사에서의 거동을 특징짓는다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned to be a promising solution for designing spectral and energy efficient wireless systems. In this letter, we study a multi-IRS-assisted system under Rician fading where the phase shifts adapt to only the line of sight (LoS) components. First, we analyze and optimize the outage probability of the multi-IRS-assisted system in the slow fading scenario for the non-LoS (NLoS) components. We also show that the optimal outage probability decreases with the numbers of IRSs and elements of each IRS when the LoS components are stronger than the NLoS ones. Then, we characterize the asymptotically optimal outage probability in the high signal-to-noise ratio (SNR) regime, and show that it decreases with the powers of the LoS components. To the best of our knowledge, this is the first work that studies the outage probability in multi-IRS-assisted systems.

연구 동기 및 목표

• 느린 페이딩 구간에서 다중 IRS를 사용하여 스펙트럼 효율성과 에너지 효율적인 무선 설계를 촉진한다.
• LoS-적응 위상 변화 를 가진 다중 IRS 시스템에 대한 차단 확률 표현을 도출한다.
• 차단 확률을 최소화하기 위해 IRS 위상 변화를 최적화한다.
• 최적 차단 확률의 고-SNR 근사 거동을 특징짓는다.
• IRS의 수와 각 IRS의 요소 수가 성능에 미치는 영향을 설계 관점에서 제시한다.

제안 방법

• Rician 페이딩 하에서 각각 N_k개의 요소를 갖는 K개의 IRS를 포함하는 소스-IRS-목적지 시스템을 모델링한다.
• 등가 채널 h의 분포를 도출하고 차단 확률 P_o(θ)를 함수 f(a,b,c)로 표현한다.
• h에서 LoS 파워 용어 g_LoS(θ)와 NLoS 파워 용어 g_NLoS를 구하고; P_o(θ)=f(g_LoS(θ),g_NLoS,(2^R-1)/SNR)임을 보인다.
• 차단 확률 최적화를 수식화하고 해결하여 g_LoS(θ)를 최대화하는 최적 위상 변 shift θ*를 찾는다.
• 다른 LoS 가능성 상황에서의 폐쇄형(Closed-form) 최적 위상 변 shift 조건을 제공한다(κ^(s,d) ≠ 0 또는 = 0).
• 고 SNR에서의 비대칭 차단 P_o^*(SNR)를 도출하고 LoS 및 Rician 인자에 대한 의존성을 보인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 느린 페이딩에서 LoS-적응 설정 하에 다중 IRS의 위상 변화가 차단 확률에 어떻게 의존하는가?
• RQ2 다른 LoS 조건에서 차단 확률을 최소화하는 최적의 IRS 위상 변화는 무엇인가?
• RQ3 IRS의 수와 구성 요소의 증가가 최소 차단 확율에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 최적 차단 확Probability의 고-SNR 거동은 어떠하며, LoS 파워가 그것에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 차단 확률 P_o(θ)는 P_o(θ)=f(g_LoS(θ),g_NLoS,(2^R-1)/SNR)로 표현되며, g_LoS(θ)와 g_NLoS는 논문에서 정의된다.
• 최적 위상 변 shift는 LoS 성분을 맞춘다(직접 링크의 LoS 존재 여부에 따라 구체적 폐쇄형 조건이 달라진다(κ^(s,d))).
• κ^(s,d) ≠ 0일 때, 최적 θ는 θ_k,n = arg(bar h^(s,d) / (bar h^(r,d)_{k,n} bar h_{k,n}^{(s,r)})를 만족한다.
• κ^(s,d) = 0일 때, 반사 경로의 정렬을 보장하는 arg 관계를 만족하는 최적 θ 차이를 가지며; P_o^* 은 f(g_LoS^*, g_NLoS, (2^R-1)/SNR)와 같다.
• 반사된 LoS 파워가 NLoS 파워를 지배할 때(κ_k^(r,d) > 1) 차단 확률 P_o^*은 IRS의 수 K와 각 N_k의 수가 증가함에 따라 감소한다.
• 고-SNR 구간에서 P_o^*(SNR) ~ ((2^R-1)/ (g_NLoS SNR)) * exp(-g_LoS^*/g_NLoS).
• P_o^*(SNR)은 κ^(s,d)와 κ_k^(r,d)와 함께 감소하며, 즉 더 강한 LoS 구성 요소일수록 감소하고 큰 κ 값에서 무 IRS 케이스에 비해 상당히 작다.