[논문 리뷰] Fairness-Oriented Multiple RISs-Aided MmWave Transmission: Stochastic Optimization Methods

Gui Zhou, Cunhua Pan외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 11.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 44인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 무작위 블로킹 상황에서 다중 재구성 가능 지능형 표 superf Olymp (RIS) 기반 밀리미터파 (mmWave) 시스템을 위한 정의 중심의 강건한 beamforming 설계를 제안한다. 스토하스틱 최대화-최소화(SMM) 및 스토하스틱 연속 볼록 근사(SSCA)를 활용하여, 사용자 간 최대 아웃오지 확률을 최소화함으로써 정적 점근점으로 수렴하고, 기준 대비 높은 블로킹 확률 환경에서 시스템 신뢰성을 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

In millimeter wave (mmWave) systems, it is challenging to ensure the reliable connectivity of communications due to its sensitivity to the presence of blockages. In order to improve the robustness of the mmWave system under the presence of the random blockages, multiple reconfigurable intelligent surfaces (RISs) are deployed to enhance the spatial diversity gain, and robust beamforming is then designed based on a stochastic optimization for minimizing the maximum outage probability among multiple users to ensure the fairness. Under the stochastic optimization framework, we adopt the stochastic majorization--minimization (SMM) method and the stochastic successive convex approximation (SSCA) method to construct deterministic surrogate problems at each iteration for new channel realizations, and obtain the closed-form solutions of the precoding matrix at the base station (BS) and the passive beamforming vectors at the RISs. Both stochastic optimization methods have been proved to converge to the set of stationary points of the original stochastic problems. Finally, simulation results show that the proposed robust beamforming in the RIS-aided system can effectively compensate for the performance loss caused by the presence of the random blockages, especially at high blockage probability, compared with the benchmark solutions.

연구 동기 및 목표

• 이동 장애물 및 인간에 의한 블로킹과 같은 무작위 블로킹에 민감한 mmWave 통신의 신뢰성 문제를 해결하기 위해.
• 공간 다양성을 활용하기 위해 다중 재구성 가능 지능형 표면(RIS)을 도입하여 시스템의 강건성과 공정성을 향상시키기 위해.
• 무작위 블로킹으로 인한 채널 불확실성 하에서 모든 사용자 간 최대 아웃오지 확률을 최소화하는 강건한 beamforming 전략을 설계하기 위해.
• 원래 비볼록이고 스토하스틱인 문제의 정적 점으로 수렴하는 효율적인 스토하스틱 최적화 알고리즘을 개발하기 위해.

제안 방법

• 무작위 블로킹이 존재하는 RIS 보조 mmWave 시스템에서 사용자 간 최대 아웃오지 확률을 최소화하기 위한 스토하스틱 최적화 문제를 수립한다.
• 스토하스틱 최대화-최소화(SMM) 방법을 적용하여 새로운 채널 실현값 기반의 결정론적 대체 문제를 반복적으로 구성한다.
• 스토하스틱 연속 볼록 근사-SSCA 방법을 활용하여, 기지국(BS) 프리코딩 및 RIS 수동 beamforming에 대해 닫힌 형태의 해를 갖는 대체 문제를 반복적으로 해결한다.
• 블로킹 확률 모델을 활용한 채널 상태 정보(CSI)를 사용하여 불확실성을 표현함으로써, 동적 및 자기 블로킹 조건 하에서도 강건한 설계를 가능하게 한다.
• SMM 및 SSCA 방법이 원래 스토하스틱 문제의 정적 점으로 수렴함을 증명함으로써 수렴 보장을 도출한다.
• 거리 의존성 및 기계학습 기반의 블로킹 확률 추정을 포함한 통계적 블로킹 모델을 beamforming 설계 프레임워크에 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무작위 블로킹으로 인해 사용자 간 아웃오지 수준이 상이해지는 RIS 보조 mmWave 시스템에서 공정성을 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ2 동적 및 자기 블로킹으로 인한 채널 불확실성 하에서 다수 사용자 간 최대 아웃오지 확률을 효과적으로 최소화할 수 있는 스토하스틱 최적화 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 SMM 및 SSCA 방법은 RIS 보조 mmWave 시스템의 비볼록이고 스토하스틱인 beamforming 문제를 수렴 보장과 함께 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ4 고도의 블로킹 확률 조건 하에서 제안된 강건한 beamforming 설계의 성능은 기준 솔루션 대비 어떻게 비교되는가?
• RQ5 다중 RIS의 도입은 랜덤 블로킹이 존재하는 mmWave 네트워크에서 공간 다양성 이득과 시스템 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 강건한 beamforming 설계는 특히 블로킹 확률이 높을 경우 무작위 블로킹으로 인한 성능 손실을 크게 보완한다.
• SMM 및 SSCA 방법 모두 원래 스토하스틱 최적화 문제의 정적 점으로 수렴함을 입증하여 알고리즘 성능의 신뢰성을 확보한다.
• 기지국 프리코딩 및 RIS 수동 beamforming에 대한 닫힌 형태의 해를 활용함으로써 저복잡도의 구현이 가능하면서도 높은 강건성을 유지한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 사용자 간 최대 아웃오지 확률을 최소화하는 데 있어 기준 솔루션보다 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.
• 다중 RIS의 활용은 빈번한 동적 블로킹 환경에서 공간 다양성 향상과 시스템 신뢰성 향상에 기여한다.
• 모든 블로킹 패tern을 포괄적으로 열거할 필요 없이도 무작위 블로킹으로 인한 채널 불확실성을 효과적으로 처리함으로써 계산 복잡도를 감소시킨다.