[논문 리뷰] Beamforming Design with Fast Convergence for IRS-Aided Full-Duplex Communication

Hong Shen, Tian Ding외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 02.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 21인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 IRS를 활용한 풀디럭스 MISO 시스템에서 전송 beamforming과 반사 beamforming을 공동으로 최적화함으로써 합산 비트 전송률 최적화를 위한 빠른 수렴 성질을 갖는 교대 알고리즘을 제안한다. 매 반복마다 반사 beamforming에 대해 닫힌 형태 해법, 전송 beamforming에 대해 반닫힘 형태 해법을 유도함으로써, 이전 방법들에 비해 훨씬 더 빠른 수렴 속도와 낮은 계산 복잡도를 달성하며, 특히 대규모 IRS에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

We study the beamforming optimization for an intelligent reflecting surface (IRS)-aided full-duplex (FD) communication system in this letter. Specifically, we maximize the sum rate of bi-directional transmissions by jointly optimizing the transmit beamforming and the beamforming of the IRS reflection. A fast converging alternating algorithm is developed to tackle this problem. In each iteration of the proposed algorithm, the solutions to the transmit beamforming and the IRS reflect beamforming are obtained in a semi-closed form and a closed form, respectively. Compared to an existing method based on the Arimoto-Blahut algorithm, the proposed method achieves almost the same performance while enjoying much faster convergence and lower computational complexity.

연구 동기 및 목표

• 고스펙트럴 효율성을 갖는 IRS를 활용한 풀디럭스 MIMO 시스템에서 합산 비트 전송률 최적화의 과제를 해결한다.
• 특히 대규모 IRS에서 느린 수렴 속도와 높은 계산 복잡도를 보이는 기존 방법들(예: Arimoto-Blahut 알고리즘)을 극복한다.
• 전송 beamforming과 IRS 반사 beamforming을 공동으로 최적화하는 효율적인 반복 알고리즘을 개발한다.
• 기존 기술 대비 반복 횟수당 계산 복잡도를 크게 감소시켜 근사 최적 성능를 달성한다.
• 반사 beamforming에 대해 닫힌 형태 해법, 전송 beamforming에 대해 반닫힘 형태 해법을 제공함으로써 수렴 속도를 향상시킨다.

제안 방법

• 전송 beamformers와 반사 beamformers를 번갈아가며 갱신하는 교대 최적화 알고리즘을 제안한다.
• 합산 전송률 함수의 하한을 최대화함으로써 각 전송 beamformer에 대해 반닫힘 형태 해법을 도출한다.
• 비볼록 목적 함수의 볼록 근사법을 이용해 반사 beamformer에 대해 닫힌 형태 해법을 도출한다.
• 주요화-최소화 접근법을 활용해 합산 전송률에 대한 하한을 구축함으로써 수렴의 단조성 보장한다.
• 행렬 추적 및 벡터화 항등식을 적용해 반사 beamforming 최적화 문제를 다룰 수 있는 형태로 단순화한다.
• 위상 이동 행렬의 구조를 활용하고, IRS 요소들이 수동적이고 위상만 조절 가능하다는 사실을 이용해 분석적 해법을 도출한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS를 활용한 풀디럭스 MIMO 시스템에서 합산 전송률 최적화를 위한 빠른 수렴 성질을 갖는 알고리즘이 설계될 수 있는가?
• RQ2 성능 저하 없이 반사 beamforming 최적화의 계산 복잡도를 어떻게 줄일 수 있는가?
• RQ3 전송 및 반사 beamforming 최적화를 공동으로 고려할 때, IRS 반사 beamforming에 대해 닫힌 형태 해법을 도출할 수 있는가?
• RQ4 제안된 알고리즘은 Arimoto-Blahut 기반 방법과 비교해 수렴 속도와 성능에서 어떻게 뛰어나게 되는가?
• RQ5 IRS 크기(반사 요소의 수)는 제안된 알고리즘의 수렴 및 복잡도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 높은 정확도로 알려진 Arimoto-Blahut 기반 방법과 거의 동일한 합산 전송률 성능를 달성한다.
• 특히 반사 요소 수 $N$ 이 클수록 Arimoto-Blahut 방법에 비해 수렴 속도가 뚜렷이 빠르게 된다.
• 반사 beamforming 최적화의 반복당 계산 복잡도가 $igO(N^3)$ 에서 $igO(N^2)$ 로 감소하여 더 큰 IRS에 대한 확장성이 가능해진다.
• 반사 beamforming 해법이 반복마다 닫힌 형태로 도출되어 반복적 해법 소프트웨어나 정수형 프로그래밍 기반의 반정형 프로그래밍(SDR) 방법보다 실행 시간이 현저히 줄어든다.
• 알고리즘이 반복 과정에서 합산 전송률 목표 함수가 단조적으로 증가함을 보장하며, 정적 점으로 수렴함을 보장한다.
• 시뮬레이션 결과는 다양한 채널 조건과 IRS 크기에서 알고리즘이 뛰어난 성능를 발휘함을 확인하며, 그 견고성과 효율성을 검증한다.