[논문 리뷰] Joint Training of the Superimposed Direct and Reflected Links in Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Multiuser Communications

Jiancheng An, Chao Xu외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 30.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 복수의 훈련 기간 동안 중첩된 직접 및 반사 전달 채널을 추정함으로써 별도의 채널 추정 없이 최적화된 RIS 위상 시프트를 가능하게 하는 RIS 보조 다중 사용자 통신을 위한 혁신적인 공동 훈련 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 파ilot 및 신호 전송 오버헤드를 감소시키면서도 저SNR에서 near-optimal 성능을 달성한다. 이는 SISO 및 MIMO 시나리오에서 이론적 분석과 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

In Reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted systems the acquisition of CSI and the optimization of the reflecting coefficients constitute a pair of salient design issues. In this paper, a novel channel training protocol is proposed, which is capable of achieving a flexible performance vs. signalling and pilot overhead as well as implementation complexity trade-off. More specifically, first of all, we conceive a holistic channel estimation protocol, which integrates the existing channel estimation techniques and passive beamforming design. Secondly, we propose a new channel training framework. In contrast to the conventional channel estimation arrangements, our new framework divides the training phase into several periods, where the superimposed end-to-end channel is estimated instead of separately estimating the direct BS-user channel and cascaded reflected BS-RIS-user channels. As a result, the reflecting coefficients of the RIS are optimized by comparing the objective function values over multiple training periods. Moreover, the theoretical performance of our channel training protocol is analyzed and compared to that under the optimal reflecting coefficients. In addition, the potential benefits of our channel training protocol in reducing the complexity, pilot overhead as well as signalling overhead are also detailed. Thirdly, we derive the theoretical performance of channel estimation protocols and our channel training protocol in the presence of noise for a SISO scenario, which provides useful insights into the impact of the noise on the overall RIS performance. Finally, our numerical simulations characterize the performance of the proposed protocols and verify our theoretical analysis. In particular, the simulation results demonstrate that our channel training protocol is more competitive than the channel estimation protocol at low signal-to-noise ratios.

연구 동기 및 목표

• 수동 RIS 요소로 인해 기존의 파일럿 기반 추정이 불가능한 RIS 보조 시스템에서 정확한 채널 상태 정보(CSI) 확보 문제를 해결하기 위해.
• 직접 채널과 연결 채널을 별도로 추정하지 않음으로써 RIS 보조 다중 사용자 다운링크 통신에서의 파일럿 및 신호 전송 오버헤드를 줄이기 위해.
• 다양한 기간 동안 중첩된 종단간 채널(직접 + 반사)을 추정하는 새로운 훈련 프로토콜을 통해 RIS 반사 계수의 공동 최적화를 가능하게 하기 위해.
• 노이즈 하에서 제안된 훈련 프로토콜의 성능을 이론적으로 분석하고 최적의 반사 계수 설계와 비교하기 위해.
• 분석적 유도 및 시뮬레이션을 통해 기존 채널 추정 기법에 비해 저SNR 영역에서 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 직접 채널과 연결 채널을 별도로 추정하지 않도록 하는 통합 채널 추정 프로토콜을 도입하여 수동 빔포밍 설계와 채널 추정을 통합한다.
• 훈련 단계를 여러 기간으로 나누는 새로운 훈련 프레임워크를 설계하여, 이 기간 동안 중첩된 종단간 채널(직접 + 반사)을 동시에 추정한다.
• 다양한 훈련 기간 동안 목적 함수 값(예: 신호 전력 또는 데이터 전송률)을 비교하여 RIS 반사 계수를 최적화함으로써 적응형 빔포밍을 가능하게 한다.
• 채널 추정 오차를 고려한 평균 종단간 채널 이득에 대한 이론적 표현을 유도하며, 직접 및 반사 링크에 복소 가우시안 노이즈 모델을 통합한다.
• 채널 추정 오차를 복소 가우시안 분포로 모델링하여 핵심 성능 지표에 대한 폐쇄형 기대값을 도출한다.
• 최종 성능 표현을 유도하기 위해 정규화된 채널 추정의 실수부 및 허수부 기대값과 같은 분석 도구를 적용하며, 그 결과는 식 (66)에 기록된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 직접 및 반사 채널을 중첩하여 추정하는 공동 훈련 프로토콜이 기존의 별도 추정 대비 파일럿 및 신호 전송 오버헤드를 줄일 수 있는가?
• RQ2 실제 채널 추정 오차 하에서 제안된 공동 훈련 프로토콜의 성능이 최적의 반사 계수 설계와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ3 제안된 프레임워크에서 노이즈의 이론적 영향은 평균 종단간 채널 이득에 어떤가?
• RQ4 저신호대노이즈비(SNR) 영역에서 제안된 방법이 기존 채널 추정 기법보다 더 우수한 성능을 보이는가?
• RQ5 RIS 보조 다중 사용자 시스템에서 공동 훈련 프레임워크는 구현 복잡도를 줄이면서도 성능 유지 정도는 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 공동 훈련 프로토콜은 기존 방법 대비 상당히 감소된 파일럿 및 신호 전송 오버헤드를 확보하면서 near-optimal 성능을 달성한다.
• 이론적 분석에 따르면, 추정 오차 하에서의 평균 종단간 채널 이득은 식 (66)으로 주어지며, 이는 직접 및 반사 링크의 전력과 간섭 항목을 모두 고려한다.
• 수치 시뮬레이션에서 프로토콜은 저SNR에서 기존 채널 추정 기법보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 식 (66)에서 도출된 표현은 성능 향상이 RIS 요소 수 N에 비례하고, 채널 전력 대 추정 오차 분산 비율에 따라 달라진다는 것을 드러낸다.
• 정규화된 채널 추정의 실수부는 평균 채널 이득에 기여하지만, 허수부는 평균적으로 0이 되어 성능 분석을 단순화한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 다양한 SNR 영역에서 견고한 성능을 유지하며, 성능, 오버헤드, 복잡도 간의 민감한 트레이드오프를 제공함을 확인한다.