[논문 리뷰] IRS-aided Large-Scale MIMO Systems with Passive Constant Envelope Precoding

Yasaman Omid, Seyyed MohammadMahdi Shahabi외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 25.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 27인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 간섭(MUI)을 최소화하기 위해 기지국에서 수동적인 일정 앙래 예측편성(CEP)과 이산적 단계 이동 지능형 반사면(IRS)을 사용하는 저복잡도·에너지 효율적인 IRS 보조 대규모 MIMO 시스템을 제안한다. 단일셀 및 다중셀 환경에 대해 톰비스 기반 알고리즘 두 가지를 도입하여, 준최적 성능을 달성하면서도 준정적완화(SDR) 기준 대비 상당히 낮은 계산 및 하드웨어 복잡도를 구현한다.

ABSTRACT

In this paper, an intelligent reflecting surface (IRS)-aided large-scale MIMO system is investigated in which constant envelope precoding (CEP) is utilized at each base station (BS). It is both cost-effective and energy-efficient to implement CEP in a large-scale antenna array. We aim to optimize the discrete phase shifts at both the BS and the IRS to minimize the sum power of multi-user interference (MUI) in the system via our proposed three algorithms. For the sake of simplicity, a simple single-cell scenario is considered, where the optimization of the BS and IRS phase shifts is solved by a low-complexity trellis-based algorithm. Then, this algorithm is extended to a multi-cell scenario, where the precoding operation in each BS is performed individually. With the aid of stochastic optimization method, a low-overhead trellis-based solution is proposed which has better performance than the first one. Finally, we solve the optimization problem via the semi-definite relaxation (SDR) scheme, to serve as a performance benchmark for the proposed algorithms. Meanwhile, interference and complexity analysis is provided for the proposed algorithms. Numerical results demonstrate that while the performance of the trellis-based algorithms is negligibly lower than that of the continuous-phase SDR-based solution, the computational complexity and the implementation cost of the former is much lower than the latter, which is appealing for practical applications.

연구 동기 및 목표

• 고피크 대비 평균 전력비(PAPR) 신호를 갖는 전통적인 대규모 MIMO 시스템의 높은 하드웨어 복잡도 및 전력 소모 문제를 해결한다.
• 기지국에서 수동적 일정 앙래 예측편성(CEP)을 도입하여 전력 증폭기 수를 줄이고 에너지 효율성을 향상시킨다.
• 단일셀 및 다중셀 환경에서 기지국과 지능형 반사면(IRS)의 이산적 단계 이동을 최적화하여 다중 사용자 간섭(MUI)을 최소화한다.
• 성능과 구현 비용의 균형을 고려한 저복잡도·저오버헤드 알고리즘을 개발하여, 특히 해상도가 제한된 단계 이동기 장치를 갖춘 실용적 시스템에 적합하도록 한다.
• 비교를 위해 준정적완화(SDR)를 성능 기준으로 사용하고, 모든 기법 간 간섭 및 계산 복잡도를 분석한다.

제안 방법

• 기지국과 IRS에서 이산적 단계 이동을 갖는 단일셀 IRS 보조 MIMO에 대해 톰비스 기반 공동 최적화 알고리즘을 제안하여 동적 프로그래밍을 통해 MUI를 최소화한다.
• 각 기지국의 개별 예측편성과 스토하스틱 최적화를 통합하여 톰비스 기반 방법을 다중셀 환경으로 확장함으로써 이웃셀 간섭을 감소시킨다.
• 성능 기준으로 연속적 단계 이동 최적화 문제를 해결하기 위해 준정적완화(SDR)를 적용하고, 랭크-1 근사 및 랜덤화를 통해 부분 최적 해를 도출한다.
• 기지국과 IRS에서 모두 2비트 및 3비트 해상도의 이산적 단계 이동기 장치를 사용하여 실용적 하드웨어 제약 조건을 모델링한다.
• 간섭 및 복잡도 분석을 통합하여 모든 알고리즘 간 성능, 계산 부하, 하드웨어 비용 간 상호 교환 관계를 비교한다.
• CEP는 각 기지국당 단일 전력 증폭기를 가능하게 하여 하드웨어 비용과 전력 소모를 크게 감소시키며, 동시에 일정 앙래 신호를 유지할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 MIMO 시스템에서 일정 앙래 예측편성(CEP)을 지능형 반사면(IRS)과 효과적으로 융합하여 다중 사용자 간섭(MUI)을 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 기지국과 IRS에서 공동 단계 이동 최적화를 위한 저복잡도 톰비스 기반 알고리즘이 고복잡도 SDR 기반 솔루션에 비해 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 단계 이동기의 해상도를 2비트에서 3비트로 증가시킬 경우, 데이터 전송률 및 간섭 억제 측면에서 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 스토하스틱 최적화 확장 기법이 이웃셀 간섭을 최소화함으로써 다중셀 환경에서 성능 향상에 어느 정도 기여하는가?
• RQ5 기지국 안테나 수와 사용자 수가 증가함에 따라 톰비스 기반 알고리즘과 SDR 기준 간 성능 격차는 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 톰비스 기반 알고리즘은 SDR 기준 대비 근소한 성능 격차(1% 미만)를 보이며 거의 최적 성능에 도달한다. 특히 3비트 단계 이동기를 사용할 경우 더욱 두드러진다.
• 저오버헤드 스토하스틱 톰비스 기반 알고리즘이 다중셀 환경에서 이웃셀 간섭을 효과적으로 최소화하여 표준 톰비스 기반 방법보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 단계 이동기 해상도를 2비트에서 3비트로 증가시킬 경우 성능 향상이 뚜렷하게 나타나, 단 한 비트의 추가가 시스템 스펙트럼 효율을 크게 향상시킨다는 점을 입증한다.
• SDR 기반 방법은 톰비스 기반 기법보다 略로 높은 데이터 전송률을 달성하지만, 계산 복잡도와 하드웨어 요구 사항이 상당히 높은 비용을 수반한다.
• 기지국 안테나 수가 증가함에 따라(예: N_T = 60 또는 70), SDR 기반 방법의 성능 격차는 톰비스 기반 기법에 비해 좁아지는데, 이는 랭크-1 해를 확보할 확률이 감소하여 더 많은 랜덤화가 필요하기 때문이다.
• 사용자 수가 많은 상황(K > 7)에서 IRS는 대규모 MIMO의 자유도가 간섭을 효과적으로 억제하기에 부족할 때 뚜렷한 성능 향상을 제공하여, IRS 도입이 매우 유익하다.