[논문 리뷰] Intelligent Reflecting Surface with Discrete Phase Shifts: Channel Estimation and Passive Beamforming

Changsheng You, Beixiong Zheng외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 11. 10.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 13인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 이산 단계를 갖는 지능형 반사 표면(IRS)을 위한 DFT-헤이드럼 기반 반사 패턴 설계와 차수적 개선 알고리즘을 제안하며, 저복잡도이면서 고정밀도의 채널 추정 및 수동 beamforming을 가능하게 한다. 이 방법은 2비트 단계 이격기 조차도 거의 최적의 데이터 전송률 성능을 달성하며, 추정 오차를 최소화하고 채널 상태 정보(CSI)의 상관관계를 활용함으로써 기준 대비 뚜렷한 성능 향상을 보인다.

ABSTRACT

In this paper, we consider an intelligent reflecting surface (IRS)-aided single-user system where an IRS with discrete phase shifts is deployed to assist the uplink communication. A practical transmission protocol is proposed to execute channel estimation and passive beamforming successively. To minimize the mean square error (MSE) of channel estimation, we first formulate an optimization problem for designing the IRS reflection pattern in the training phase under the constraints of unit-modulus, discrete phase, and full rank. This problem, however, is NP-hard and thus difficult to solve in general. As such, we propose a low-complexity yet efficient method to solve it sub-optimally, by constructing a near-orthogonal reflection pattern based on either discrete Fourier transform (DFT)-matrix quantization or Hadamard-matrix truncation. Based on the estimated channel, we then formulate an optimization problem to maximize the achievable rate by designing the discrete-phase passive beamforming at the IRS with the training overhead and channel estimation error taken into account. To reduce the computational complexity of exhaustive search, we further propose a low-complexity successive refinement algorithm with a properly-designed initialization to obtain a high-quality suboptimal solution. Numerical results are presented to show the significant rate improvement of our proposed IRS training reflection pattern and passive beamforming designs as compared to other benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• 하드웨어 제약으로 인해 연속 단계 반사보다 실용적인 이산 단계 반사가 적용된 IRS 보조 시스템에서의 실용적 채널 추정 및 수동 beamforming 문제를 해결한다.
• 단위 모듈러스, 이산 단계, 전위수행 조건 하에서 채널 추정의 평균 제곱오차(MSE)를 최소화하는 것인데, 이는 NP-난해 문제이며 비최적 해법이 필요하다.
• 훈련 오버헤드와 이산 단계 제약으로 인한 상관관계 있는 채널 추정 오차를 고려한 수동 beamforming 전략을 설계하여 가용 전송률을 최대화한다.
• 이산 단계 beamforming에 대해 고품질의 비최적 해를 효율적으로 확보하기 위한 저복잡도의 차수적 개선 알고리즘과 효과적인 초기화 방법을 개발한다.
• 특히 상관관계 있는 추정 오차와 제한된 훈련 시간 조건에서 이산 단계와 연속 단계 반사기 간의 성능 격차를 규명한다.

제안 방법

• DFT-행렬 양자화 또는 헤이드럼-행렬 절삭을 통한 DFT-행렬의 근사화를 이용해 근사 수직성을 갖는 IRS 반사 행렬을 구성함으로써 채널 추정 MSE를 최소화하는 DFT-헤이드럼 기반 반사 패턴 설계를 제안한다.
• 훈련 오버헤드와 이산 단계 제약으로 인한 상관관계 있는 채널 추정 오차를 고려한 수동 beamforming을 위한 공동 최적화 문제를 수립한다.
• 연속 단계 반사로의 상한 해를 기반으로 한 철저히 설계된 초기화를 통해 계산 복잡도를 감소시키는 차수적 개선 알고리즘을 도입한다.
• 근사 수직성과 추정 오차 감소를 보장하기 위해 DFT-헤이드럼 패턴을 훈련 반사 시퀀스로 사용한다. 이는 이산 단계 제약 조건 하에서도 유리하다.
• 두 단계 프로토콜을 적용한다: 첫 번째로, 설계된 반사 패턴을 사용해 채널을 훈련한다; 두 번째로, 추정된 CSI를 바탕으로 데이터 전송을 위한 수동 beamforming을 최적화한다.
• 수치 결과를 통해 전수 탐색, 무작위 단계 반사, 채널 이득 최대화와 같은 기준 대비 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 연속 단계 반사에 사용된 DFT 기반 반사 패턴이 이산 단계 반사 제약 조건 하에서도 여전히 낮은 채널 추정 오차를 달성할 수 있는가?
• RQ2 이산 단계 양자화가 반사 패턴의 수직성과 그로 인한 채널 추정 오차 상관관계에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 이산 단계 반사기를 갖는 IRS 보조 시스템에서 상관관계 있는 채널 추정 오차는 가용 전송률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 적절한 초기화를 갖춘 저복잡도의 차수적 개선 알고리즘이 이산 단계 반사 조건 하에서도 거의 최적의 수동 beamforming 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ5 추정 오차와 beamforming 설계를 고려할 때, 단계 반사기의 해상도(예: 1비트 대 2비트)는 전송률 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 DFT-헤이드럼 기반 반사 패턴은 이산 단계 제약 조건 하에서도 채널 추정 MSE를 크게 감소시키며, 근사 수직성을 달성한다.
• 2비트 단계 반사기 조건에서 제안된 방법은 연속 단계 상한 해에 매우 가까운 전송률 성능을 달성하여, 저해상도 IRS가 대부분의 beamforming 이득을 얻을 수 있음을 입증한다.
• 적절한 초기화를 갖춘 차수적 개선 알고리즘은 전수 탐색에 비해 훨씬 낮은 복잡도로 거의 최적의 전송률 성능을 달성하며, 특히 2비트 단계 반사기 조건에서 유리하다.
• 채널 이득 최대화 기준은 상관관계 있는 추정 오차를 忽시함으로써 심각한 전송률 손실를 겪는다. 이는 오차 인식 기반의 공동 beamforming 설계의 중요성을 시사한다.
• 1비트에서 2비트로 단계 반사기 해상도를 높임으로써 전송률 향상이 뚜렷하게 나타나며, 무작위 단계 반사 방식은 향상이 없음을 보여주어, 성능 향상을 위해 체계적인 설계가 필수적임을 입증한다.