[논문 리뷰] Hybrid Active/Passive Wireless Network Aided by Intelligent Reflecting Surface: System Modeling and Performance Analysis

Jiangbin Lyu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 28.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 39인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 스pectral 및 에너지 효율성을 향상시키기 위해 지능형 반사 표면(IRS)과 능동형 기지국(BS)을 통합한 하이브리드 능동/수동 무선 네트워크를 제안한다. 스토하스틱 기하학을 사용하여 공간 상관 채널을 모델링하고, 다운링크 Throughput에 대한 폐형 표현식을 유도하여, 최적의 IRS/BS 밀도 비율이 기존의 IRS가 없는 네트워크에 비해 비용 효율적인 용량 향상을 극대화한다는 것을 밝혀냈다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a new and promising paradigm to substantially improve the spectral and energy efficiency of wireless networks, by constructing favorable communication channels via tuning massive low-cost passive reflecting elements. Despite recent advances in the link-level performance optimization for various IRS-aided wireless systems, it still remains an open problem whether the large-scale deployment of IRSs in wireless networks can be a cost-effective solution to achieve their sustainable capacity growth in the future. To address this problem, we study in this paper a new hybrid wireless network comprising both active base stations (BSs) and passive IRSs, and characterize its achievable spatial throughput in the downlink as well as other pertinent key performance metrics averaged over both channel fading and random locations of the deployed BSs/IRSs therein based on stochastic geometry. Compared to prior works on characterizing the performance of wireless networks with active BSs only, our analysis needs to derive the power distributions of both the signal and interference reflected by distributed IRSs in the network under spatially correlated channels, which exhibit channel hardening effects when the number of IRS elements becomes large. Extensive numerical results are presented to validate our analysis and demonstrate the effectiveness of deploying distributed IRSs in enhancing the hybrid network throughput against the conventional network without IRS, which significantly boosts the signal power but results in only marginally increased interference in the network. Moreover, it is unveiled that there exists an optimal IRS/BS density ratio that maximizes the hybrid network throughput subject to a total deployment cost given their individual costs, while the conventional network without IRS is generally suboptimal in terms of throughput per unit cost.

연구 동기 및 목표

• 대규모 IRS 배치가 지속 가능한 무선 네트워크 용량 증가를 위한 비용 효율적인 해결책이 될 수 있는지 조사하기 위해.
• 공간 상관 fading 채널 하에서 능동형 BS와 수동형 IRS를 조합한 하이브리드 네트워크의 성능을 모델링하고 분석하기 위해.
• 무작위 BS/IRS 위치와 채널 fading에 대해 평균화된 다운링크의 공간 Throughput 및 기타 핵심 성능 지표를 정량화하기 위해.
• 단위 배치 비용당 네트워크 Throughput를 극대화하는 최적의 IRS/BS 밀도 비율을 식별하기 위해.
• 스펙트럼 효율성과 비용 효율성 측면에서 기존의 능동형 네트워크에 비해 IRS를 활용한 하이브리드 네트워크가 왜 우월한지 보여주기 위해.

제안 방법

• 능동형 BS와 수동형 IRS의 무작위 공간 배치를 독립적인 동질적 포아송 점 프로세스(HPPP)로 모델링하기 위해 스토하스틱 기하학을 사용한다.
• 공간 상관 레이일레이 페이딩 채널 하에서 분산된 IRS에 의해 반사되는 목적 신호 및 간섭의 전력 분포를 유도한다.
• 각 IRS에 많은 수의 반사 요소를 가진 대규모 IRS에서의 채널 하드닝 효과를 활용하여 분석을 단순화한다.
• HPPP의 확률 생성 기능(PGFL)을 적용하여 커버리지 확률과 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SINR) 분포를 계산한다.
• 간섭 전력의 라플라스 변환과 채널 이득의 보완 누적 분포함수(ccdf)를 사용하여 다운링크 공간 Throughput에 대한 폐형 표현식을 도출한다.
• 성능 분석에서 복합 함수의 고차 미분을 계산하기 위해 파아 디 브루노의 공식과 벨 다항식을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수동형 IRS를 능동형 BS와 통합함으로써 무선 네트워크의 다운링크 공간 Throughput에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 공간 상관 fading과 IRS 유도 채널 하드닝이 하이브리드 능동/수동 네트워크의 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 주어진 총 배치 비용 하에서 네트워크 Throughput를 극대화하는 데 최적의 IRS/BS 밀도 비율은 무엇인가?
• RQ4 스펙트럼 효율성과 비용 효율성 측면에서 하이브리드 IRS 보조 네트워크의 성능은 기존의 능동형 전용 네트워크에 비해 어떻게 다른가?
• RQ5 대규모 무선 네트워크에서 분산된 IRS를 도입할 경우 신호 향상과 간섭 증가 사이의 주요 상충 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 분산된 IRS를 갖춘 하이브리드 네트워크는 기존의 능동형 전용 네트워크에 비해 훨씬 높은 공간 Throughput를 달성하며, 신호 전력은 크게 향상되고 간섭은 거의 증가하지 않는다.
• IRS 도입은 수동 beamforming을 통해 유리한 채널 재구성 기능을 가능하게 하여, 특히 라인 오브 사이트(LoS) 및 라인 오브 사이트가 아닌(Non-LoS) 환경에서 스펙트럼 효율성을 향상시킨다.
• 단위 비용당 Throughput를 극대화하는 최적의 IRS/BS 밀도 비율이 존재하며, 기존 네트워크(IRS 밀도가 0인 경우)는 이 지표에서 일반적으로 열등하다.
• 분석 결과, 대규모 IRS에서의 채널 하드닝은 성능 모델링을 단순화하고 핵심 지표에 대한 정확한 폐형 표현식을 가능하게 한다.
• 수치 결과는 분석 프레임워크의 타당성을 검증하며, IRS 도입이 미래의 무선 네트워크에 비용 효율적인 해결책임을 확인한다.
• 커버리지 확률과 공간 Throughput에 대한 유도된 표현식은 정확하고 확장 가능하여 실제 네트워크 조건 하에서의 성능 평가를 가능하게 한다.