[논문 리뷰] IRS-Assisted Green Communication Systems: Provable Convergence and Robust Optimization

Xianghao Yu, Dongfang Xu외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 12.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 37인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 QoS 제약 하에서 총 전송 전력 최소화를 위한 IRS 보조 녹색 MISO 시스템에서 동시 beamforming 및 단계 이동 최적화를 위한 증명 가능하게 수렴하는 알고리즘을 제안한다. 보상 기반 교대 최소화와 내부 근사 알고리즘을 도입하여 각각 정류점과 KKT 해로 수렴함을 보장하며, 불완전한 CSI에 대한 강건한 확장도 제공한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) are regarded as a key enabler of green wireless communication, due to their capability of customizing favorable wireless propagation environments. In this paper, we investigate resource allocation for IRS-assisted green multiuser multiple-input single-output (MISO) systems. To minimize the total transmit power, both the beamforming vectors at the access point (AP) and the phase shifts at multiple IRSs are jointly optimized, while taking into account the minimum required quality-of-service (QoS) of multiple users. First, two novel algorithms, namely a penalty-based alternating minimization (AltMin) algorithm and an inner approximation (IA) algorithm, are developed to tackle the non-convexity of the formulated optimization problem when perfect channel state information (CSI) is available. Unlike existing designs that cannot ensure convergence, the proposed penalty-based AltMin and IA algorithms are guaranteed to converge to a stationary point and a Karush-Kuhn-Tucker (KKT) solution of the design problem, respectively. Second, the impact of imperfect knowledge of the CSI of the channels between the AP and the users is investigated. To this end, a non-convex robust optimization problem is formulated and the penalty-based AltMin algorithm is extended to obtain a stationary solution. Simulation results reveal a key trade-off between the speed of convergence and the achievable total transmit power for the two proposed algorithms. In addition, we show that the proposed algorithms can significantly reduce the total transmit power at the AP compared to various baseline schemes and that the optimal numbers of transmit antennas and IRS reflecting elements, which minimize the total power consumption of the considered system, are finite.

연구 동기 및 목표

• 녹색 무선 시스템을 위한 기존 IRS 자원 할당 알고리즘의 수렴 보장을 부족한 문제를 해결한다.
• 다중 사용자 MISO 시스템에서 총 전송 전력을 최소화하기 위해 beamforming과 단계 이동을 동시 최적화하는 계산 효율적인 알고리즘을 개발한다.
• 완벽한 CSI 하에서 정류점 또는 KKT 해로 수렴함을 보장하여 이전의 SDR 기반 방법의 한계를 극복한다.
• 불완전한 CSI를 처리할 수 있도록 알고리즘을 확장하여 채널 추정 오차에 대한 강건성을 확보한다.
• 전송 안테나와 IRS 반사 요소의 최적 구성이 전체 시스템 전력 소비를 최소화하는지 조사한다.

제안 방법

• 제약 조건을 강제하기 위해 보상 항을 사용하는 보상 기반 교대 최소화(AltMin) 알고리즘을 제안하여 비볼록 문제를 재구성함으로써 정류점으로 수렴함을 보장한다.
• 비볼록 문제를 볼록 하위문제로 근사하는 내부 근사(IA) 알고리즘을 도입하여 KKT 해로 수렴함을 보장한다.
• 라그랑주 이중성과 KKT 조건을 활용하여 최적의 beamforming 행렬이 랭크-1 구조를 가짐을 증명함으로써 효율적인 해 복원이 가능함을 보장한다.
• 정수 제약 조건을 다루기 위해 정수 프로그래밍 이완과 가우시안 랜덤화를 이용하며, 타당성 검사를 통한 적용을 수행한다.
• 최악의 채널 불확실성 집합을 통합하여 보상 기반 AltMin 알고리즘을 강건 최적화로 확장함으로써 CSI 오류 하에서도 타당성을 유지한다.
• 행렬 분해와 부분행렬 분석을 활용하여 최적의 beamformers와 단계 이동의 구조적 성질을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS 보조 녹색 MISO 시스템을 위한 계산 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있을까? 이 알고리즘은 비볼록 최적화 문제의 정류점으로 수렴함을 보장할 수 있는가?
• RQ2 beamfoming과 단계 이동 최적화에서 비볼록성이 존재하는 상황에서 KKT 해로 수렴함을 보장할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ3 불완전한 CSI는 IRS 보조 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치며, 강건 최적화는 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ4 총 시스템 전력 소비를 최소화하는 데 가장 적합한 전송 안테나 수와 IRS 반사 요소 수는 얼마인가?
• RQ5 제안된 알고리즘에서 수렴 속도와 총 전송 전력 사이에 기본적인 트레이드오프가 존재하는가?

주요 결과

• 제안된 보상 기반 AltMin 알고리즘은 이전의 SDR 기반 방법과 달리 비볼록 최적화 문제의 정류점으로 수렴함을 보장한다.
• 내부 근사(IA) 알고리즘은 카루쉬-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 해로 수렴함을 보장하여 기존 접근법보다 더 강력한 수렴 보장을 제공한다.
• 시뮬레이션 결과는 수렴 속도와 총 전송 전력 사이에 트레이드오프가 있음을 보여주며, IA 알고리즘이 느린 수렴을 감수하면서도 더 낮은 전력을 달성한다.
• 기본 설정과 비교해 볼 때 제안된 알고리즘은 총 전송 전력을 크게 감소시키며, 이는 제로포지션 범프링킹과 기존 SDR 기반 AltMin을 포함한 전통적 방법과 비교해도 유의미한 성능 향상을 보인다.
• 총 전력 소비를 최소화하는 데 최적의 전송 안테나 수와 IRS 반사 요소 수는 유한함을 보여주며, 실용적인 설계 트레이드오프를 시사한다.
• 보상 기반 AltMin 알고리즘의 강건 확장은 불완전한 CSI 하에서도 타당성을 유지하며, 채널 추정 오차가 존재하더라도 성능 향상을 유지한다.