[논문 리뷰] Joint Design of Hybrid Beamforming and Reflection Coefficients in RIS-aided mmWave MIMO Systems

Renwang Li, Bei Guo외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 14.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 mmWave MIMO 시스템에서 하이브리드 아날로그-디지털 beamforming과 재구성 가능한 지능형 표 superfice(RIS) 반사 계수를 공동 최적화하는 프레임워크를 제안한다. 개별 사용자 SINR 제약 조건 하에서 전송 전력 최소화를 목표로 한다. 비볼록 단위 모듈러스 제약 조건을 다루기 위해 펜alty 기반 알고리즘과 다양체 최적화를 사용하며, 기존의 최신 SDR 기반 접근법보다 뛰어난 성능을 보이며, 시뮬레이션 결과 RIS 계수를 공동으로 최적화할 경우 최대 5 dB의 추가 전력 절감을 확인하였다. 또한, RIS의 요소 수가 많을수록 에너지 효율성이 크게 향상됨을 입증하였다.

ABSTRACT

This paper considers a reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided millimeter wave (mmWave) downlink communication system where hybrid analog-digital beamforming is employed at the base station (BS). We formulate a power minimization problem by jointly optimizing hybrid beamforming at the BS and the response matrix at the RIS, under the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) constraints at all users. The problem is highly challenging to solve due to the non-convex SINR constraints as well as the unit-modulus phase shift constraints for both the RIS reflection coefficients and the analog beamformer. A two-layer penalty-based algorithm is proposed to decouple variables in SINR constraints, and manifold optimization is adopted to handle the non-convex unit-modulus constraints. {We also propose a low-complexity sequential optimization method, which optimizes the RIS reflection coefficients, the analog beamformer, and the digital beamformer sequentially without iteration.} Furthermore, the relationship between the power minimization problem and the max-min fairness (MMF) problem is discussed. Simulation results show that the proposed penalty-based algorithm outperforms the state-of-the-art semidefinite relaxation (SDR)-based algorithm. Results also demonstrate that the RIS plays an important role in the power reduction.

연구 동기 및 목표

• RIS를 활용한 mmWave MIMO 시스템에서 하이브리드 아날로그-디지털 beamforming을 갖춘 기지국에서의 업링크 전송 전력 최소화.
• 개별 사용자 SINR 제약 조건 하에서 하이브리드 beamforming 벡터와 RIS 반사 계수를 공동 최적화.
• 아날로그 beamformer와 RIS 위상 이동에 대한 단위 모듈러스 제약 조건으로 인한 비볼록성 문제 해결.
• beamforming과 RIS 계수의 반복 보정을 피하는 저복잡도 순차 최적화 방법 제안.
• RIS 도입의 성능 향상과 RIS 요소 수 및 위치가 시스템 에너지 효율성에 미치는 영향 평가.

제안 방법

• 비볼록 SINR 제약 조건을 분리하기 위해 목적 함수에 펜alty 항을 도입한 펜alty 기반 알고리즘 개발.
• 아날로그 beamformer와 RIS 반사 계수에 대한 비볼록 단위 모듈러스 제약 조건을 다루기 위해 다각체 최적화 적용.
• 펜alty 기반 방법의 세 가지 변형(기본 RCG, 리emannian 공액 기울기, 리만형 신뢰 영역)을 제안하였으며, RCG가 가장 뛰어난 성능을 보였다.
• 반복 없이 RIS 계수, 아날로그 beamformer, 디지털 beamformer를 번갈아 최적화하는 순차 최적화 방법 도입으로 복잡도 감소.
• 디지털 beamforming에는 연속적 볼록 근사(Successive Convex Approximation, SCA)를, 위상 이동에는 다각체 최적화를 사용하여 국소 최적 해에 수렴 가능하게 함.
• 성능 평가를 위해 기준 SDR 기반 BCD 방법과 비교하였으며, RIS 크기, 위치, 양자화 수준 변화에 따라 성능 평가 수행.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 mmWave MIMO 시스템에서 하이브리드 beamforming과 RIS 반사 계수를 공동 최적화할 경우 전송 전력 절감에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 기존의 SDR 기반 접근법에 비해 펜alty 기반 다각체 최적화 프레임워크의 성능 향상은 어떠한가?
• RQ3 RIS 요소 수가 시스템의 에너지 효율성과 전력 소비에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 기지국과 사용자로부터의 수평 거리 측면에서 RIS의 최적 배치는 어디인가?
• RQ5 3비트 위상 이동 양자화와 연속적 위상 이동 간 성능 및 하드웨어 비용 측면에서의 비교는 어떻게 되는가?

주요 결과

• 제안된 펜alty 기반 다각체 최적화 알고리즘이 최신 SDR 기반 BCD 방법보다 뛰어나며, 동일한 SINR 목표를 달성하기 위해 더 낮은 전송 전력을 구현한다.
• 하이브리드 beamforming과 RIS 반사 계수를 공동 최적화함으로써 랜덤 또는 SDR 유도 RIS 계수를 사용할 경우 대비 추가로 5 dB의 전력 절감을 달성한다.
• 순차 최적화 방법은 훨씬 낮은 계산 복잡도로 근사 최적 성능를 달성하며, F=10에서 F=80까지의 경우 15.37~37.09초 소요되는 데 반해, SDR-BCD 방법은 F=80일 때 460초 이상 소요된다.
• RIS 요소 수를 12개에서 60개로 증가시킬 경우 전송 전력이 약 15 dB 감소함을 확인하여 대규모 RIS의 강력한 에너지 절감 잠재력을 입증한다.
• RIS의 최적 배치는 기지국에 너무 가까이 또는 너무 멀리 떨어져 있으면 안 된다. 경로 손실이 d₁⁻²d₂⁻² 비례하므로, 수평 거리 50m에서 전력 소비가 최대가 된다.
• 3비트 양자화된 RIS와 아날로그 beamformer 위상 이동이 연속적 위상 이동기와 유사한 성능을 보이며, 실용적 구현에 있어 저해상도 하드웨어로도 충분함을 시사한다.