[논문 리뷰] Beamforming Optimization for Wireless Network Aided by Intelligent Reflecting Surface with Discrete Phase Shifts

Qingqing Wu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 07.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 30인용 수 43

한 줄 요약

한두 문장의 직접적 요약

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a cost-effective solution for achieving high spectrum and energy efficiency in future wireless networks by leveraging massive low-cost passive elements that are able to reflect the signals with adjustable phase shifts. Prior works on IRS mainly consider continuous phase shifts at reflecting elements, which are practically difficult to implement due to the hardware limitation. In contrast, we study in this paper an IRS-aided wireless network, where an IRS with only a finite number of phase shifts at each element is deployed to assist in the communication from a multi-antenna access point (AP) to multiple single-antenna users. We aim to minimize the transmit power at the AP by jointly optimizing the continuous transmit precoding at the AP and the discrete reflect phase shifts at the IRS, subject to a given set of minimum signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) constraints at the user receivers. The considered problem is shown to be a mixed-integer non-linear program (MINLP) and thus is difficult to solve in general. To tackle this problem, we first study the single-user case with one user assisted by the IRS and propose both optimal and suboptimal algorithms for solving it. Besides, we analytically show that as compared to the ideal case with continuous phase shifts, the IRS with discrete phase shifts achieves the same squared power gain in terms of asymptotically large number of reflecting elements, while a constant proportional power loss is incurred that depends only on the number of phase-shift levels. The proposed designs for the single-user case are also extended to the general setup with multiple users among which some are aided by the IRS. Simulation results verify our performance analysis as well as the effectiveness of our proposed designs as compared to various benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• 실용적인 IRS 배치를 위해 이상적인 연속 위상 대신 이산 위상으로의 채택을 촉진한다.
• SINR 제약 하에서 활성 프리케어링과 IRS 이산 위상의 공동 최적화를 통해 AP 송신 전력을 최소화한다.
• 단일 사용자에 대한 최적 및 저복잡도 알고리즘을 제시하고 다중 사용자 시나리오로 확장한다.
• 위상 이산화로 인한 멀티비트 손실의 큰-N 근사적 특성을 규명하고 연속 위상 벤치마크와 비교한다.

제안 방법

• SINR 제약하의 AP 프리코딩 및 IRS 이산 위상 편차에 대한 MINLP를 형식화한다.
• 단일 사용자 하위 문제를 SOS1 및 가지치기를 사용한 ILP로 전환하여 전역 최적성을 확보한다.
• 이산 위상 편을 하나씩 배정하는 저복잡도 연속 정제 알고리즘을 개발한다.
• N이 커지면 이산 위상 편이 위상 수준에만 의존하고 N에는 의존하지 않는 일정한 전력 손실을 초래함을 보인다.
• 다중 사용자의 경우 제로포스 프리코딩으로 확장하고 벤치마크 비교를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이산 IRS 위상 편이 큰-N 영역에서 연속 편과 동일한 갖고 있는 이론적 전력 이득을 얻을 수 있는가?
• RQ2 단일 사용자 및 다중 사용자 하향링크를 위한 AP 프리코딩과 IRS 이산 위상을 공동 설계하는 최적 혹은 근접 최적 전략은 무엇인가?
• RQ3 위상 이산화가 연속 위상 IRS와 비교해 송신 전력 및 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 전력 손실 및 비용 측면에서 IRS 원소 수 N과 위상 편해상도 b 간의 트레이드오프는 무엇인가?

주요 결과

• 단일 사용자에 대해 이산 위상 IRS 최적화는 ILP(가지치기)로 최적으로 해결되거나, 저복잡도 연속 정제 알고리즘으로 근사해도 거의 최적 성능을 달성한다.
• N → ∞일 때 수신 전력 비 P_r(b)/P_r(∞)는 η(b) = ((2^b/π) sin(π/2^b))^2로 수렴하며, 전력 손실은 N이 아닌 b에만 의존한다.
• b=1,2,3일 때의 점근적 전력 손실은 각각 3.9 dB, 0.9 dB, 0.2 dB로, b가 증가하면 연속 위상 성능에 근접한다.
• 연속 위상 변화의 O(N^2) 점근적 전력 이득은 대규모-N 한계에서 이산 위상 편에도 여전히 성립한다.
• 다중 사용자 시나리오에서 제안 설계는 양자화 기반 및 코드북 기반 스킴보다 우수하게 동작하며 대규모 다중 안테나 설정의 다중 사용자 SINR 성능에 맞먹는 경우도 있다.
• 시뮬레이션 결과가 이론 분석을 확인하고 이산 위상 IRS 설계의 효과를 입증한다.