[논문 리뷰] Coordinated Passive Beamforming for Distributed Intelligent Reflecting Surfaces Network

Jinglian He, Kaiqiang Yu외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 14.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 17인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 다수의 IRS에서 전송 전력과 수동 beamforming을 공동 최적화하여 합성 데이터율을 극대화하는 분산 지능형 반사면(IR) 네트워크를 제안한다. 비볼록 문제를 다룰 수 있는 분수형 프로그래밍으로 재구성하는 교대 알고리즘을 개발하여, 단일 IRS나 히우리스틱 방법보다 높은 스펙트럼 효율성을 달성하였으며, 수렴성이 증명되고 시뮬레이션을 통해 성능이 검증되었다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a proposing technology in 6G to enhance the performance of wireless networks by smartly reconfiguring the propagation environment with a large number of passive reflecting elements. However, current works mainly focus on single IRS-empowered wireless networks, where the channel rank deficiency problem has emerged. In this paper, we propose a distributed IRS-empowered communication network architecture, where multiple source-destination pairs communicate through multiple distributed IRSs. We further contribute to maximize the achievable sum-rates in this network via jointly optimizing the transmit power vector at the sources and the phase shift matrix with passive beamforming at all distributed IRSs. Unfortunately, this problem turns out to be non-convex and highly intractable, for which an alternating approach is developed via solving the resulting fractional programming problems alternatively. In particular, the closed-form expressions are proposed for coordinated passive beamforming at IRSs. The numerical results will demonstrate the algorithmic advantages and desirable performances of the distributed IRS-empowered communication network.

연구 동기 및 목표

• 단일 IRS 기반 네트워크의 채널 랭크 부족성과 제한된 대역폭 문제를 해결하기 위해 분산 IRS 아키텍처를 제안한다.
• 다수의 소스와 다수의 목적지로 구성된 무선 네트워크에서 다수의 협업 IRS를 사용하여 합성 데이터율을 극대화한다.
• 비볼록이고 다루기 어려운 제약 조건 하에서 소스의 전송 전력 벡터와 분산 IRS의 수동 위상 이동 행렬을 공동 최적화한다.
• 전체 CSI를 사용하여 글로벌 컨트롤러를 통해 IRS 조율을 중앙집중화함으로써 현지 계산 부담을 감소시킨다.

제안 방법

• 분산 IRS들 간의 전송 전력과 수동 beamforming의 공동 최적화를 포함하는 비볼록 합성 데이터율 극대화 문제를 수립한다.
• 문제를 두 개의 하위문제로 분해한다: 소스에서의 전력 제어와 IRS에서의 협업 수동 beamforming, 이를 교대 최적화를 통해 해결한다.
• 다중 비율 분수형 프로그래밍 하위문제를 이차 변환을 사용하여 이중볼록 형태로 재구성하여 반복적 해법이 가능하게 한다.
• 변환된 이중볼록 문제를 해결하기 위해 교대 볼록 탐색(ACS) 방법을 적용하고, 위상 이동의 폐쇄형 표현을 유도한다.
• 전체 CSI를 수집하고 모든 IRS 간의 위상 이동을 조율하기 위해 중앙집중식 IRS 컨트롤러를 활용하여 현지 계산을 감소시킨다.
• 라그랑주 이중 재구성과 수열 단조성에 기반한 수렴성 증명을 통해 알고리즘의 안정성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 IRS 아키텍처는 단일 IRS 시스템에 비해 스펙트럼 효율성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ2 전송 전력과 수동 beamforming의 공동 최적화는 다중 사용자, 다중 IRS 네트워크에서 합성 데이터율을 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 비볼록 beamforming 최적화를 위한 교대 알고리즘의 수렴 성향과 성능 향상은 어떠한가?
• RQ4 비정적 레이일레이 페이딩 환경에서 분산 IRS의 수가 가용 합성 데이터율에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 라그랑주 이중 재구성과 수열 단조성에 기반한 증명을 통해 제시된 교대 알고리즘이 주어진 설정 하에서 수렴함을 입증하였다.
• 전송 전력과 위상 이동의 공동 최적화는 별도 최적화나 무작위 위상 이동 전략보다 유의미하게 높은 합성 데이터율을 달성한다.
• 35 dB SNR에서 공동 최적화 알고리즘이 전력 최적화 전용 및 위상 최적화 전용 방법보다 뛰어난 성능을 보이며, 통합 설계의 이점을 입증한다.
• 분산 IRS의 수가 증가할수록 합성 데이터율이 증가함을 확인하여, 높은 채널 랭크와 향상된 공간 다중접속 이득의 이점을 확인한다.
• 분산 IRS에서 유도되는 다수의 랭크-1 채널을 활용함으로써 단일 IRS의 랭크 부족 문제를 극복하고 뛰어난 스펙트럼 효율성을 달성한다.
• 협업 수동 beamforming을 위한 폐쇄형 표현을 도출하여 실질적인 효율적 구현을 가능하게 한다.