[논문 리뷰] Cooperative Double-IRS Aided Communication: Beamforming Design and Power Scaling

Yitao Han, Shuowen Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 04.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 11인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 두 개의 지능형 반사면(IRS)을 공동으로 조절하여 전력 이득 스케일링을 𝒪(K⁴)으로 달성하는 협동 이중-IRS 시스템을 제안한다. 이는 단일 IRS의 𝒪(K²) 이득에 비해 뚜렷하게 뛰어나다. IRS 간 채널을 선형 시야(LoS)로 모델링하고 수동 beamformer를 공동으로 최적화함으로써 이중 반사 경로를 통해 고차원 신호 강화를 실현하며, 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 라이케인 fading 채널로도 확장되었다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising technology to support high performance wireless communication. By adaptively configuring the reflection amplitude and/or phase of each passive reflecting element on it, the IRS can reshape the electromagnetic environment in favour of signal transmission. This letter advances the existing research by proposing and analyzing a double-IRS aided wireless communication system. Under the reasonable assumption that the reflection channel from IRS 1 to IRS 2 is of rank 1 (e.g., line-of-sight channel), we propose a joint passive beamforming design for the two IRSs. Based on this, we show that deploying two cooperative IRSs with in total K elements can yield a power gain of order O(K^4), which greatly outperforms the case of deploying one traditional IRS with a power gain of order O(K^2). Our simulation results validate that the performance of deploying two cooperative IRSs is significantly better than that of deploying one IRS given a sufficient total number of IRS elements. We also extend our line-of-sight channel model to show how different channel models affect the performance of the double-IRS aided wireless communication system.

연구 동기 및 목표

• 직접 통신이 차단된 이중 반사 무선 링크에서 두 개의 협동 IRS를 도입했을 때의 성능 향상을 조사하기 위해.
• 총 K개의 반사 요소를 가진 조건에서 두 IRS에서의 공동 수동 beamforming을 설계하여 신호 전력을 최대화하기 위해.
• 이중-IRS 시스템의 전력 스케일링 법칙을 규명하고 단일 IRS 배치와 비교하기 위해.
• 채널 모델—특히 LoS 대비 라이케인 fading—이 공동 beamforming 성능과 시스템의 내성에 미치는 영향을 분석하기 위해.

제안 방법

• 두 IRS 간의 기하학적 관계를 기반으로 IRS 1에서 IRS 2로의 채널을 랭크-1의 LoS 채널로 모델링한다.
• 이중 반사 경로(BS → IRS 1 → IRS 2 → 사용자)의 신호 전력을 최대화하기 위해 두 IRS에 대한 폐쇄형 수식의 수동 beamformer를 유도한다.
• IRS 1이 IRS 2의 단일 요소로 에너지를 조준하고, IRS 2가 모든 요소를 통해 신호를(coherent) 합산하도록 하는 공동 beamforming 설계를 적용한다.
• 전체 수신 신호 전력이 양측 IRS가 공동으로 최적화될 경우 𝒪(K⁴)로 스케일링됨을 보여주는 전력 스케일링 분석을 수행한다.
• IRS 간 채널에 LoS 성분과 레이일리 산란 성분을 도입하여 LoS 모델을 라이케인 fading 모델로 확장한다.
• 유사한 총 요소 수를 가진 기준 단일-IRS 시스템과 비교하여 다양한 라이케인 인자(τ) 조건에서 이중-IRS 시스템의 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동일한 총 반사 요소 수를 가진 단일 IRS와 비교할 때, 두 개의 협동 IRS를 사용할 경우 얻을 수 있는 최대 전력 이득은 얼마인가?
• RQ2 이중 IRS에 대한 공동 수동 beamforming 설계는 어떻게 이중 반사 경로를 활용하여 더 높은 신호 강도를 달성하는가?
• RQ3 IRS 간 채널 모델(LoS 대비 라이케인 fading)은 공동 beamforming 설계의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 라이케인 fading 인자 τ가 감소함에 따라 이중-IRS 시스템의 성능은 어떻게 떨어지며, 그 이유는 무엇인가?
• RQ5 왜 단일-IRS 시스템은 채널 모델 변화에 대해 강건한 반면, 이중-IRS 시스템은 비-LoS 성분에 민감한가?

주요 결과

• 총 K개의 요소를 가진 두 개의 협동 IRS를 도입할 경우 전력 이득 스케일링이 𝒪(K⁴)에 도달하며, 이는 동일한 수의 요소를 가진 단일 IRS의 𝒪(K²) 이득보다 제곱적으로 높다.
• K = 1600일 경우, 요소 수를 800에서 1600으로 두 배로 늘였을 때 이중-IRS 케이스에서는 수신 SNR이 약 12 dB 증가하지만, 단일-IRS 케이스는 6 dB 증가하여, 𝒪(K⁴) 대비 𝒪(K²) 스케일링을 확인한다.
• K가 크면(예: K ≥ 1600) 이중-IRS 시스템은 수신 SNR 측면에서 단일-IRS 시스템을 크게 능가하지만, K가 작을 경우 beamforming 손실로 인해 그렇지 않다.
• 라이케인 fading 조건에서는 Rician 인자 τ가 감소할수록 이중-IRS 시스템의 성능이 떨어지며, 이는 공동 beamformer가 랭크-1 채널을 가정하기 때문에 채널 랭크가 증가함에 따라 성립하지 않기 때문이다.
• 단일-IRS 시스템은 평균 채널 크기를 정렬하기 때문에 특정 낮은 랭크의 구조에 의존하지 않기 때문에 채널 모델 변화에 덜 민감하다.
• 시뮬레이션 결과는 이중-IRS 시스템에서 이론적 𝒪(K⁴) 전력 이득을 달성하기 위해 IRS 간에 LoS를 확보하는 최적의 IRS 배치가 필수적임을 확인한다.