[논문 리뷰] Intelligent Reflecting Surface-Assisted Cognitive Radio System

Jie Yuan, Ying‐Chang Liang외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 23.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 46인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 하향링크 MISO 콘텐츠 라디오 네트워워에서 스펙트럼 효율성(Spectral Efficiency, SE)과 에너지 효율성(Energy Efficiency, EE)을 향상시키기 위해 지능형 반사 표면(Intelligent Reflecting Surface, IRS)을 활용한 인프라 시스템을 제안한다. 이 시스템은 이차 사용자(Secondary User, SU) 송신기의 전송 beamforming과 다수의 IRS에서의 반사 계수를 공동으로 최적화함으로써, 전송 전력 제약과 간섭 온도 제약 하에서 이차 사용자의 도달 가능한 전송률을 최대화한다. 이는 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI)가 정확하거나 비정확한 경우 모두 높은 전송률 향상을 달성한다.

ABSTRACT

Cognitive radio (CR) is an effective solution to improve the spectral efficiency (SE) of wireless communications by allowing the secondary users (SUs) to share spectrum with primary users. Meanwhile, intelligent reflecting surface (IRS), also known as reconfigurable intelligent surface (RIS), has been recently proposed as a promising approach to enhance energy efficiency (EE) of wireless communication systems through intelligently reconfiguring the channel environment. To improve both SE and EE, in this paper, we introduce multiple IRSs to a downlink multiple-input single-output (MISO) CR system, in which a single SU coexists with a primary network with multiple primary user receivers (PU-RXs). Our design objective is to maximize the achievable rate of SU subject to a total transmit power constraint on the SU transmitter (SU-TX) and interference temperature constraints on the PU-RXs, by jointly optimizing the beamforming at SU-TX and the reflecting coefficients at each IRS. Both perfect and imperfect channel state information (CSI) cases are considered in the optimization. Numerical results demonstrate that the introduction of IRS can significantly improve the achievable rate of SU under both perfect and imperfect CSI cases.

연구 동기 및 목표

• 지능형 반사 표면(IRS)을 통합함으로써 콘텐츠 라디오 네트워크의 스펙트럼 효율성(SE)과 에너지 효율성(EE)을 향상시키기 위해.
• 주 사용자(PU)에 대한 간섭 누출 문제를 해결하면서도 이차 사용자(SU)의 데이터 전송률을 최대화하기 위해.
• 전력 제약과 간섭 온도 제약 하에서 이차 사용자 송신기의 beamforming과 다수의 IRS에서의 반사 계수를 공동으로 최적화하기 위해.
• 실제 시스템에서의 안정성 확보를 위해 정확한 CSI와 비정확한 CSI 상황을 모두 다루기 위해.
• 수치적 평가를 통해 다수의 IRS가 이차 사용자 전송률 향상에 기여하는 효과를 입증하기 위해.

제안 방법

• 전체 전송 전력과 간섭 온도 제약 하에서 이차 사용자(SU)의 총 전송률 최대화 문제를 수립한다.
• 블록 좌표 강하(BCD)를 사용하여 beamforming 벡터와 IRS 반사 계수를 번갈아 최적화한다.
• 정확한 CSI 조건에서는 두 번째 순서 콘 프로그래밍(SOCP)을 통해 beamforming 최적화를 해결한다.
• 비볼록성 문제를 다루기 위해 정수형 프로그래밍(SDR)과 가우시안 랜덤화 기법을 적용한다.
• IRS 요소의 하드웨어 제약 조건을 모델링하기 위해 균일한 위상 양자화를 구현한다.
• 신호 대 잡음비(SNR)의 단조적 향상 보장 하에 수렴성을 확보한 반복 알고리즘을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 콘텐츠 라디오 시스템에서 다수의 IRS를 beamforming과 공동 최적화하여 이차 사용자의 도달 가능한 전송률을 최대화하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 정확한 CSI 조건 하에서 IRS 도입이 스펙트럼 효율성 측면에서 어떤 성능 향상을 제공하는가?
• RQ3 채널 추정 오차로 인한 비정확한 CSI 상황에서 시스템은 어떻게 안정성과 성능을 유지하는가?
• RQ4 실제 구현에서 하드웨어 제약에 따른 위상 양자화가 IRS 반사 계수에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 beamforming과 IRS 반사 계수의 공동 최적화는 IRS 없이 기존의 전통적 beamforming 대비 어떤 차이를 보이는가?

주요 결과

• 제안된 IRS 보조 시스템은 정확한 CSI와 비정확한 CSI 조건 하에서 모두 이차 사용자의 도달 가능한 전송률을 크게 향상시킨다.
• beamforming과 IRS 반사 계수의 공동 최적화는 IRS가 없는 시스템 대비 더 높은 스펙트럼 효율성을 달성한다.
• SDR와 가우시안 랜덤화 기법을 적용한 반복적 BCD 알고리즘은 단조적으로 수렴하며 고품질의 해를 도출한다.
• 하드웨어 제약이 있는 위상 이격(예: 4비트 양자화) 조건에서도 시스템은 뚜렷한 성능 향상을 유지한다.
• 비정확한 CSI 조건 하에서도 강인한 beamforming 설계가 채널 추정 오차로 인한 영향을 최소화하여 안정된 성능을 보장한다.
• 수치적 결과는 다수의 IRS가 유리한 전파 조건을 조성하여 효과적인 채널 이득을 증가시키고 주 사용자에 대한 간섭을 감소시킴을 확인한다.