[논문 리뷰] Max-Min Fairness in IRS-Aided Multi-Cell MISO Systems via Joint Transmit and Reflective Beamforming

Hailiang Xie, Jie Xu외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 30.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 49인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 전력 및 위상 제약 조건 하에서 IRS를 활용한 다셀 MISO 시스템에서 송신 및 반사 beamforming을 공동으로 설계하기 위해 교대 최적화 프레임워크를 제안한다. 최소 가중 SINR를 최대화한다. SCA 기반의 반사 beamforming 설계는 복잡도가 낮고 더 높은 SINR를 달성하여, 특히 셀 엣지 사용자에게 더 나은 공정성과 간섭 억제를 제공한다.

ABSTRACT

This paper investigates an intelligent reflecting surface (IRS)-aided multi-cell multiple-input single-output (MISO) system consisting of several multi-antenna base stations (BSs) each communicating with a single-antenna user, in which an IRS is dedicatedly deployed for assisting the wireless transmission and suppressing the inter-cell interference. Under this setup, we jointly optimize the coordinated transmit beamforming at the BSs and the reflective beamforming at the IRS, for the purpose of maximizing the minimum weighted received signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at users, subject to the individual maximum transmit power constraints at the BSs and the reflection constraints at the IRS. To solve the difficult non-convex minimum SINR maximization problem, we propose efficient algorithms based on alternating optimization, in which the transmit and reflective beamforming vectors are optimized in an alternating manner. In particular, we use the second-order-cone programming (SOCP) for optimizing the coordinated transmit beamforming, and develop two efficient designs for updating the reflective beamforming based on the techniques of semi-definite relaxation (SDR) and successive convex approximation (SCA), respectively. Numerical results show that the use of IRS leads to significantly higher SINR values than benchmark schemes without IRS or without proper reflective beamforming optimization; while the developed SCA-based solution outperforms the SDR-based one with lower implementation complexity.

연구 동기 및 목표

• 지능형 반사 표면(IRS)을 활용하여 밀도 높은 다셀 MISO 네트워크에서의 이웃셀 간 간섭과 열악한 커버리지 문제를 해결한다.
• 모든 사용자 간 최소 가중 수신 SINR를 최대화하여 다셀 시스템의 공정성을 확보한다.
• 개별 전력 및 위상 이동 제약 조건 하에서 다안테나 기반국국장의 조정된 송신 beamforming과 IRS의 반사 beamforming을 공동으로 최적화한다.
• 실제 IRS를 활용한 이동통신 네트워크에 구현 가능한 저복잡도이자 수렴 보장된 알고리즘을 개발한다.
• 무작위 반사 위상 또는 IRS 없음과 같은 기존 기법 대비 IRS 도입이 성능 향상에 기여하는지를 입증한다.

제안 방법

• 전력 및 위상 제약 조건 하에서 송신 및 반사 beamforming을 공동으로 최적화하는 비볼록 최대 최소 SINR 최적화 문제를 수립한다.
• 교대 최적화 적용: 반사 beamforming을 고정하고, 두 번째 순서 콘벡스 프로그래밍(SOCP)을 통해 송신 beamforming을 해결한다.
• 반사 beamforming 최적화 문제를 근사하기 위해 준정형행렬완화(SDR)를 사용한다.
• 지속적으로 개선되는 반사 beamforming을 보장하는 수렴성 보장이 가능한 순차적 볼록 근사(Scalable Convex Approximation, SCA) 기반 방법을 개발한다.
• SOCP와 SCA/SDR를 교대 최적화 루프에 통합하여 두 beamforming 벡터를 공동으로 최적화한다.
• 반복적 업데이트 및 완화 기법을 통해 타당성과 수렴성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS를 활용한 다셀 MISO 시스템에서 송신 및 반사 beamforming의 공동 설계가 최소 SINR를 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 성능 및 구현 복잡도 측면에서 SCA 기반 반사 beamforming 설계는 SDR에 비해 어떻게 비교되는가?
• RQ3 IRS 배치가 이웃셀 간 간섭 억제 및 사용자 공정성에 미치는 영향은 무엇인가, 특히 셀 엣지 사용자에게서는 어떠한가?
• RQ4 적절한 반사 beamforming 최적화가 이루어질 경우, 무작위 또는 IRS 없음 배치 대비 상당한 성능 향상이 이루어지는가?
• RQ5 사용자 분포 및 송신 전력은 제안된 기법의 성능 향상에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• SCA 기반 반사 beamforming을 사용한 제안된 교대 최적화는 SDR 기반 대비 더 높은 최소 SINR를 달성하였으며, 평균 실행 시간이 53% 감소(432.7s 대비 895.2s)하였다.
• SCA 기반 알고리즘은 단조롭게 수렴하는 반면, SDR 기반 방법은 무작위화로 인해 SINR가 진동함을 보여 수렴 안정성이 더 뛰어나다.
• IRS 도입은 랜덤 반사 위상 또는 IRS 없음 기준 대비 상당히 높은 SINR 값을 제공하며, 특히 고전력 전송 조건에서 두드러진다.
• 성능 향상은 직접 링크가 약한 셀 엣지 사용자에게서 가장 두드러지며, 이는 IRS가 신호 강도를 향상시키고 간섭을 억제할 수 있음을 시사한다.
• 사용자가 무작위로 분포된 경우(예: 셀 중심 근처), 직접 링크가 강하고 IRS 링크가 약하기 때문에 IRS의 SINR 향상이 감소함을 확인하였으며, 이는 사용자 위치가 IRS 배치에 있어 중요함을 강조한다.
• 랜덤 반사 위상 기반 랜드마크는 IRS 없음 기준과 유사한 성능을 보이며, IRS가 적절한 beamforming 최적화 없이선 이점을 제공하지 않음을 확인하였다.