[논문 리뷰] Is RIS-Aided Massive MIMO Promising with ZF Detectors and Imperfect CSI?

Kangda Zhi, Cunhua Pan외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 02.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 불완전한 CSI 하에서 ZF 검출기를 사용하는 RIS-보조 매크로 MIMO 시스템에 대해 저비용의 MMSE 채널 추정기와 닫힘형 상향링크 가능 수률 표현식을 제안한다. 이는 사용자 수률이 최소한 $\mathcal{O}(\log_2(MN))$로 스케일링됨을 분석적으로 보여주며, RIS의 위상 이완이 한 명의 사용자에 대해 정렬될 경우 $\mathcal{O}(\log_2(MN^2))$로 증가할 수 있음을 보여준다. 이는 수율을 유지하면서 $N$에 비례하여 전력 또는 안테나 수를 감소시킬 수 있음을 의미한다. 두 가지 저복잡도 MM 기반 알고리즘이 각 반복에서 닫힘형 해를 제공함으로써 합계 수율 및 최소 사용자 수율 최적화를 수행한다.

ABSTRACT

This paper provides a theoretical framework for understanding the performance of reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided massive multiple-input multiple-output (MIMO) with zero-forcing (ZF) detectors under imperfect channel state information (CSI). We first propose a low-overhead minimum mean square error (MMSE) channel estimator, and then derive and analyze closed-form expressions for the uplink achievable rate. Our analytical results demonstrate that: $1)$ regardless of the RIS phase shift design, the rate of all users scales at least on the order of $\mathcal{O}\left(\log_2\left(MN ight) ight)$, where $M$ and $N$ are the numbers of antennas and reflecting elements, respectively; $2)$ by aligning the RIS phase shifts to one user, the rate of this user can at most scale on the order of $\mathcal{O}\left(\log_2\left(MN^2 ight) ight)$; $3)$ either $M$ or the transmit power can be reduced inversely proportional to $N$, while maintaining a given rate. Furthermore, we propose two low-complexity majorization-minimization (MM)-based algorithms to optimize the sum user rate and the minimum user rate, respectively, where closed-form solutions are obtained in each iteration. Finally, simulation results validate all derived analytical results. Our simulation results also show that the maximum sum rate can be closely approached by simply aligning the RIS phase shifts to an arbitrary user.

연구 동기 및 목표

• 불완전한 CSI 하에서 ZF 검출기가 적용된 RIS-보조 매크로 MIMO에 대한 이론적 프레임워크 수립.
• 다중 사용자 RIS-보조 시스템에서 상향링크 가능 수율에 대한 닫힘형 표현식 도출.
• 안테나 수 $M$과 반사 요소 수 $N$에 따른 사용자 수율의 스케일링 행동 조사.
• 합계 수율 및 최소 사용자 수율 최대화를 위한 저복잡도 최적화 알고리즘 제안.
• 시뮬레이션을 통한 분석 결과 검증 및 단순한 위상 이완 정렬 전략이 거의 최적의 성능를 달성함을 시연.

제안 방법

• 파ilot 오버헤드 감소를 위한 저비용 최소 제곱 오차(MMSE) 채널 추정기 제안.
• 불완전한 CSI 및 ZF 검출 하에서 상향링크 가능 수율에 대한 닫힘형 표현식 유도.
• 합계 수율 및 최소 수율 최대화를 위한 두 가지 저복잡도 알고리즘 설계를 위해 주요화-최소화(MM) 프레임워크 활용.
• MM 알고리즘의 각 반복에서 위상 이완 및 비음향기 설정에 대해 닫힘형 해를 계산함으로써 수렴 보장.
• 행렬 편차 및 이차형식 표현을 활용한 이론적 분석을 통해 수율 스케일링 법칙 확립.
• 시뮬레이션 결과를 활용하여 이론적 유도 결과 검증 및 제안된 알고리즘의 성능 향상 시연.

Figure 1: Massive MIMO systems assisted by an RIS.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 불완전한 CSI 하에서 ZF 검출기를 사용하는 RIS-보조 매크로 MIMO 시스템의 가능 수율의 기본 스케일링 법칙은 무엇인가?
• RQ2 안테나 수 $M$과 RIS 요소 수 $N$에 비례하여 수율은 어떻게 변화하는가?
• RQ3 특정 사용자의 수율을 RIS 위상 이완을 그 사용자에 대해 정렬함으로써 향상시킬 수 있으며, 만약 가능하면 얼마나 향상되는가?
• RQ4 RIS 요소 수 $N$이 증가함에 따라 목표 수율을 유지하기 위해 필요한 최소 안테나 수나 전송 전력은 얼마인가?
• RQ5 간단한 위상 이완 정렬 전략이 거의 최적의 합계 수율 성능를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 모든 사용자의 가능 수율은 RIS 위상 이완 설계와 무관하게 최소한 $\mathcal{O}(\log_2(MN))$로 스케일링된다.
• RIS 위상 이완이 한 명의 사용자에 대해 정렬될 경우, 그 사용자의 수율은 $\mathcal{O}(\log_2(MN^2))$로 스케일링되며, 상당한 성능 향상을 제공한다.
• 주어진 수율을 유지하기 위해 안테나 수 $M$ 또는 전송 전력 중 하나를 $N$에 반비례하여 감소시킬 수 있으며, 이는 하드웨어 및 에너지 절감을 가능하게 한다.
• 제안된 MM 기반 알고리즘은 각 반복에서 닫힘형 해를 제공하여 저연산 복잡도와 수렴성을 보장한다.
• 시뮬레이션 결과는 RIS 위상 이완을 어느 한 사용자에 대해 정렬할 경우 최대 합계 수율에 매우 가까운 성능를 달성함을 확인하였으며, 이 전략의 강건성과 단순성을 시사한다.
• 이론적 유도 결과는 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 유도된 수율 표현식과 스케일링 법칙의 정확성을 입증하였다.

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