[논문 리뷰] Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Massive MIMO Systems

Xingjian Li, Jun Fang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 02.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 31인용 수 62

한 줄 요약

본 논문은 IRS 보강 대규모 MIMO에서 활성(BS) 빔폼과 수동(IRS) 빔폼의 공동 설계를 분석하고, 자동 간섭 제거 특성을 밝히며 최소 SINR을 최대화하기 위한 IRS-사용자 연관 접근법을 제안한다.

ABSTRACT

In this paper, we study the problem of joint active and passive beamforming for intelligent reflecting surface (IRS)-assisted massive MIMO systems, where multiple IRSs equipped with a large number of passive elements are deployed to assist a base station (BS) to simultaneously serve a small number of single-antenna users in the same time-frequency resource. Our objective is to maximize the minimum signal to interference plus noise (SINR) at users by jointly optimizing the transmit precoding vector at the BS and phase shift parameters at IRSs. We show that an interesting automatic interference cancelation (AIC) property holds asymptotically as the number of passive elements approaches infinity, i.e., when an IRS is optimally tuned to serve a certain user, this IRS will become interference-free to other users. By utilizing this property, the max-min problem can be converted into an IRS-user association problem, where the objective is to determine which IRSs are assigned for each user. An exhaustive search scheme and a greedy search scheme are proposed to solve the IRS-user association problem. Our theoretical analysis reveals that our proposed solution attains an SINR that scales quadratically with the number of reflecting elements. Also, our theoretical result suggests that even with a moderate number of active antennas at the BS, a massive MIMO like gain can be achieved by increasing the number of passive reflecting elements, thus significantly reducing the energy consumption at the BS. Simulation results are provided to corroborate our theoretical results and to illustrate the effectiveness of our proposed solution.

연구 동기 및 목표

• IRS를 이용한 대규모 MIMO에서 전파 특성의 한계를 완화시켜 에너지 효율이 높고 처리량이 큰 무선 시스템을 촉진한다.
• BS 프리코딩과 IRS 위상 시프트의 공동 최적화를 통해 사용자 간 최소 SINR을 최대화한다.
• 인터-IRS 간 간섭 관리의 복잡성을 줄이기 위해 자동 간섭 제거(AIC) 특성을 활용한다.
• 적은 수의 활성 안테나로도 수동 요소가 대규모 MIMO와 유사한 이득을 제공하여 BS 전력 소모를 감소시킬 수 있음을 보인다.

제안 방법

• N개의 안테나를 갖는 기지국(BS), 각 M개의 소자를 가진 L개의 IRS, 그리고 K명의 단일 안테나 사용자를 갖는 시스템을 모델링한다.
• LOS 지배, 랭크-원 BS-IRS 채널 및 거의 직교하는 BS AoD 벡터를 가정하고, L ≥ K 및 M이 큰 경우.
• BS 프리코딩, 전력 할당, 및 IRS 위상 시프트에 대한 최대-최소 SINR 문제를 형식화한다.
• 전력 할당에 대한 고정점 반복과 근사적 해를 갖는 MMSE 유사 프리코더를 이용해 활성 빔포밍 해를 도출한다.
• 수동 빔포밍 문제를 자동 간섭 제거(AIC)를 이용해 IRS-사용자 연관 문제로 변환한다.
• 수동 빔포밍 이득에 기반해 IRS를 사용자에 할당하기 위한 전수 탐색과 그리디 알고리즘을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS 보강 대규모 MIMO에서 전송 프리코딩과 IRS 위상 시프트를 공동 최적화하여 최소 SINR을 최대화하는 방법은?
• RQ2 IRS가 많은 다수의 수동 소자를 가질 때 자동 간섭 제거(AIC) 특성이 나타나는가, 그리고 이를 설계 단순화에 어떻게 활용할 수 있는가?
• RQ3 반사 소자의 수와 함께 근사 최적의 SINR 스케일링을 달성하는 실용적인 IRS-사용자 연관 전략(전수 탐색/그리디)이 가능한가?
• RQ4 수동 소자의 증가로 어떤 SINR 스케일링을 달성할 수 있으며, 그것이 보통 수의 활성 BS 안테나와는 어떻게 상호 작용하는가?

주요 결과

• 수동 소자의 수 M이 크게 증가함에 따라 자동 간섭 제거(AIC) 특성이 점근적으로 성립하여 특정 사용자에 맞춰 조정될 때 IRS가 다른 사용자에 대해 사실상 간섭이 없는 것으로 만든다.
• 최대-최소 SINR 문제를 IRS-사용자 연관 문제로 transform하여 IRS를 개별 사용자에게 묶음으로 할당하는 방식으로 설계 단순화를 가능하게 한다.
• 제안된 해는 반사 소자의 수의 제곱으로 스케일링하는 SINR을 달성하며, 이는 N의 추가 의존성을 갖아 O(M^2 N)이라고 분석한다.
• 활성 BS 안테나의 수가 중간 수준이어도 수동 IRS 소자의 수를 늘리면 대규모 MIMO와 같은 이득이 나타나며 BS 에너지 소비를 크게 줄일 수 있다.
• IRS-사용자 연관에 대한 두 가지 해법 제시: 작은 L 및 K에 대한 전수 탐색과 더 큰 시스템에 확장 가능한 그리디 알고리즘.
• 시뮬레이션 결과가 이론적 결과를 확증하고 제안된 공동 빔포밍 프레임워크의 효과를 보여준다.