[논문 리뷰] Intelligent Reflecting Surface-assisted MU-MISO Systems with Imperfect Hardware: Channel Estimation, Beamforming Design

Anastasios Papazafeiropoulos, Cunhua Pan외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 10.

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한 줄 요약

이 논문은 잔류 하드웨어 손상과 위상 노이즈를 고려한 비완전한 하드웨어를 갖춘 지능형 반사면(IR) 지원 다중 사용자 MISO 시스템을 위한 새로운 채널 추정 및 beamforming 설계를 제안한다. 이는 계산 비용이 낮고 훈련 오버헤드가 적은 대규모 통계 기반의 beamforming 최적화를 도입하여 순시 CSI 방법에 비해 계산 비용을 크게 감소시키며, 닫힘형 스펙트럼 효율을 달성한다.

ABSTRACT

Most works in IRS-assisted systems have ignored the impact of the inevitable residual hardware impairments (HWIs) at both the transceiver hardware and the IRS while any relevant works have addressed only simple scenarios, e.g., with single-antenna network nodes and/or without taking the randomness of phase noise at the IRS into account. In this work, we aim at filling up this gap by considering a general IRS-assisted multi-user (MU) multiple-input single-output (MISO) system with imperfect CSI and correlated Rayleigh fading. In parallel, we present a general computationally efficient methodology for IRS reflect beamforming (RB) optimization. Specifically, we introduce an advantageous channel estimation (CE) method for such systems accounting for the HWIs. Moreover, we derive the uplink achievable spectral efficiency (SE) with maximal-ratio combining (MRC) receiver, displaying three significant advantages being: 1) its closed-form expression, 2) its dependence only on large-scale statistics, and 3) its low training overhead. Notably, by exploiting the first two benefits, we achieve to perform optimization with respect to the reflect beamforming matrix (RBM) that can take place only at every several coherence intervals, and thus, reduces significantly the computational cost compared to other methods which require frequent phase optimization. Among the insightful observations, we highlight that uncorrelated Rayleigh fading does not allow optimization of the SE, which makes the application of an IRS ineffective. Also, in the case that the phase drifts, describing the distortion of the phases in the RBM, are uniformly distributed, the presence of an IRS provides no advantage. The analytical results outperform previous works and are verified by Monte-Carlo (MC) simulations.

연구 동기 및 목표

• 전송기 및 수신기, IRS 위상 노이즈를 포함한 현실적인 하드웨어 손상이 있는 IRS 시스템에 대한 종합적 분석 부족을 보완한다.
• IRS 지원 다중 사용자 MISO 시스템에서 잔류 하드웨어 손상을 고려한 실용적인 채널 추정 방법을 개발한다.
• 순시 CSI 대신 대규모 채널 통계 기반의 저복잡도 반사 beamforming 최적화 전략을 설계한다.
• 최대비율 수신 기반으로 상향링크 스펙트럼 효율에 대해 닫힘형 표현식을 수립하여 대규모 페이딩 통계만을 활용한다.
• 상관관계나 위상 드리프트를 忽시할 경우 IRS가 효과를 발휘하지 못함을 입증하며, 정확한 모델링의 必요성을 강조한다.

제안 방법

• 기지국과 IRS에서 발생하는 잔류 하드웨어 손상을 모델링하는 새로운 채널 추정 프레임워크를 제안하여 강건한 CSI 확보를 가능하게 한다.
• 최대비율 수신을 사용하여 대규모 페이딩 파rameter에만 의존하는 상향링크 스펙트럼 효율에 대한 닫힘형 표현식을 유도한다.
• 대규모 통계 기반의 반사 beamforming 최적화 문제를 수립하여 위상 이격을 몇 개의 코herence 간격마다만 갱신할 수 있도록 한다.
• 행렬 미적분과 트레이스 도함수를 활용해 스펙트럼 효율의 IRS 위상 이격에 대한 기울기를 해석적으로 계산함으로써 효율적인 최적화를 가능하게 한다.
• 균일 분포된 위상 드리프트를 포함한 일반화된 위상 노이즈 모델을 도입하여 시스템의 강건성을 평가한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 프레임워크의 타당성을 검증하고, 기존 연구 대비 뛰어난 성능을 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전송기 및 IRS에서 발생하는 잔류 하드웨어 손상은 IRS 지원 다중 사용자 MISO 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 대규모 페이딩 통계에만 의존하는 닫힘형 스펙트럼 효율 표현식을 유도할 수 있는가? 이는 저복잡도 beamforming을 가능하게 하는가?
• RQ3 상관관계가 있는 레이일리 fading과 위상 드리프트는 IRS beamforming 이득과 시스템 스펙트럼 효율에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 순시 CSI 대신 대규모 통계를 사용할 경우 성능 유지와 함께 계산 비용을 상당히 감소시킬 수 있는가?
• RQ5 언제 어떤 조건에서 IRS가 스펙트럼 효율 향상 기여를 하지 못하는가? 그 이유는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 채널 추정 방법은 잔류 하드웨어 손상을 효과적으로 고려하여 낮은 훈련 오버헤드로 정확한 CSI 확보를 가능하게 한다.
• 상향링크 스펙트럼 효율은 대규모 통계에만 의존하는 닫힘형 표현식을 달성하여 효율적인 최적화를 가능하게 한다.
• 대규모 통계 기반의 반사 beamforming 최적화는 위상 갱신 주기를 몇 개의 코herence 간격마다로 제한함으로써 계산 비용을 크게 감소시킨다.
• 채널 상관관계와 위상 노이즈를 정확히 모델링하지 않을 경우 IRS는 의미 있는 스펙트럼 효율 향상을 제공하지 못하며, 이는 정확한 모델링의 필수성을 강조한다.
• 위상 드리프트가 균일 분포일 경우 IRS는 성능 향상 기여를 하지 못함을 확인하여 정확한 위상 제어의 중요성을 입증한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 결과가 기존 방법보다 뛰어나다는 것을 확인하였으며, 이는 이론적 프레임워크의 타당성을 검증한다.