[논문 리뷰] IRS-Assisted Millimeter Wave Communications: Joint Power Allocation and Beamforming Design

Yue Xiu, Yang Zhao외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 21.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 51인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 맨ifold 최적화를 사용하여 가중합비율을 최대화하는 IRS 보조 mmWave 시스템을 위한 동시 전력 할당 및 비침습 설계를 제안한다. 기하학적 프로그래밍을 통해 전력 할당을 수식화하고, 공액 기울기 방법을 사용하여 리만 및 옷불 맨ifold에서 활성/수동 beamforming을 최적화함으로써, 빠른 수렴과 낮은 계산 비용으로 기준 대비 상당한 합비율 향상을 달성한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) technology offers more feasible propagation paths for millimeter-wave (mmWave) communication systems to overcome blockage than existing technologies. In this paper, we consider a downlink wireless system with the IRS and formulate a joint power allocation and beamforming design problem to maximize the weighted sum-rate, which is a multi-variable optimization problem. To solve the problem, we propose a novel alternating manifold optimization based beamforming algorithm. Simulation results show that our proposed optimization algorithm outperforms existing algorithms significantly in improving the weighted sum-rate of the wireless communication system.

연구 동기 및 목표

• 실제 전력 제약 조건 하에서 IRS 보조 mmWave 시스템에서 가중합비율을 최대화하는 데 도전하는 것.
• 기지국의 활성 beamforming과 IRS의 수동 beamforming을 동시에 최적화하는 것.
• IRS 위상 이득의 비볼록 단일값 제약 조건과 beamforming 벡터의 노름 1 제약 조건을 맨ifold 기반 최적화로 극복하는 것.
• 계산 비용이 저렴하고, 리만 및 옷불 맨ifold에서 전력 할당과 beamforming 최적화를 번갈아 수행하는 알고리즘을 개발하는 것.

제안 방법

• 전송 전력 제약 조건 하에서 전력 할당을 위해 기하학적 프로그래밍(GP)을 사용하여 공동 최적화 문제를 수식화한다.
• 활동 beamforming을 옷불 맨ifold에서 단위 노름 벡터 최적화로 모델링하고, 수동 beamfoming을 리만 맨ifold에서 위상 이득 최적화로 모델링한다.
• 문제를 전력 할당 및 beamfoming 하위문제로 분리하기 위해 교차 최적화를 적용한다.
• 리만 및 옷불 최적화 원리를 사용하여 각 맨ifold에서 가중합비율 목적 함수의 기울기를 유도한다.
• 각 맨ifold에서 공액 기울기 방법을 사용하여 반복적으로 beamforming 행렬을 업데이트한다.
• 스텝 크기 선택을 위해 Armijo 백트래킹 선색색을 구현하고 철저한 분석을 통해 수렴을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 제약 조건 하에서 IRS 보조 mmWave 시스템에서 동시 전력 할당 및 beamfoming을 어떻게 최적화할 수 있는가? 가중합비율을 최대화하기 위해.
• RQ2 IRS 위상 이득의 비볼록 단일값 제약 조건과 단위 노름 beamfoming 벡터를 어떻게 처리할 수 있는가?
• RQ3 제안된 맨ifold 기반 최적화는 무작위 beamfoming 및 기타 기존 알고리즘과 비교해 합비율과 수렴 특성 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ4 제안된 교차 최적화 알고리즘의 계산 복잡도와 수렴 행동은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 특히 반사 요소 수가 증가할수록 랜덤 beamfoming 기준 대비 상당한 합비율 향상을 달성한다.
• 120개의 반사 요소를 가진 경우, 제안된 알고리즘이 랜덤 beamfoming 알고리즘을 크게 능가하며, 강력한 성능 스케일링을 보여준다.
• 모든 테스트된 사용자 수(K=2, 4, 6)에서 약 6회 반복 이내에 수렴함으로써 빠른 수렴을 보인다.
• 계산 복잡도는 유한하며 시스템 파라미터에 따라 효율적으로 스케일링되므로 실용적 구현에 적합하다.
• 전력 할당과 beamfoming의 공동 최적화는 분리되거나 히وري스틱 접근보다 더 높은 스펙트럼 효율성을 이룬다.
• 기하학적 프로그래밍을 통한 전력 할당과 맨ifold 최적화를 통한 beamfoming은 비볼록 제약 조건을 효과적으로 다루면서도 수렴성을 유지한다.