[논문 리뷰] MISO Wireless Communication Systems via Intelligent Reflecting Surfaces

Xianghao Yu, Dongfang Xu외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 27.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 16인용 수 205

한 줄 요약

본 논문은 고정점 반복과 매니폴드 최적화를 사용하여 MISO 시스템에서 AP 빔포밍과 IRS 위상 시프트를 공동으로 설계하고, SDR보다 더 낮은 복잡도에서 더 높은 스펙트럴 효율을 달성한다. 또한 대규모 IRS가 스펙트럴 및 에너지 효율 면에서 AP 안테나 배열을 확장하는 것보다 우수하다는 것을 보인다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have received considerable attention from the wireless communications research community recently. In particular, as low-cost passive devices, IRSs enable the control of the wireless propagation environment, which is not possible in conventional wireless networks. To take full advantage of such IRS-assisted communication systems, both the beamformer at the access point (AP) and the phase shifts at the IRS need to be optimally designed. However, thus far, the optimal design is not well understood. In this paper, a point-to-point IRS-assisted multiple-input single-output (MISO) communication system is investigated. The beamformer at the AP and the IRS phase shifts are jointly optimized to maximize the spectral efficiency. Two efficient algorithms exploiting fixed point iteration and manifold optimization techniques, respectively, are developed for solving the resulting non-convex optimization problem. The proposed algorithms not only achieve a higher spectral efficiency but also lead to a lower computational complexity than the state-of-the-art approach. Simulation results reveal that deploying large-scale IRSs in wireless systems is more efficient than increasing the antenna array size at the AP for enhancing both the spectral and the energy efficiency.

연구 동기 및 목표

• 지능형 반사 표면(IRS)을 이용해 전파 환경을 재구성함으로써 에너지 효율적인 무선 설계를 고무한다.
• 전력 제약 하에서 스펙트럴 효율을 최대화하기 위해 AP 빔포머와 IRS 위상 시프트를 공동으로 최적화한다.
• 비볼록 단위 모듈러스 제약에 대한 보증 가능한 국소 최적성을 갖는 계산적으로 효율적인 알고리즘을 개발한다.
• 기존 SDR 접근법에 비한 성능 및 복잡도를 평가하고 IRS 크기가 효율성에 미치는 영향을 분석한다.

제안 방법

• 단위 모듈러스 제약이 있는 비볼록 문제를 통해 빔포밍 벡터 f와 IRS 위상 시프트의 공동 최적화를 공식화한다.
• QCQP로 재구성하고 두 가지 새로운 접근법으로 풀어준다: 로컬 최적 해 v를 보장하는 고정점 반복(Algorithm 1)과 f에 대해 MRT를 사용하는.
• 그리고 복소 원환면에서의 리만 기하학적 그래디언트, 벡터 수송, 재수축을 포함하는 매니폴드 최적화(Algorithm 2).
• 알고리즘들의 시작점을 얻기 위한 고유벡터 기저의 완화 및 위상 추출을 통한 초기화를 제공한다.
• 스펙트럴 효율성과 계산 복잡도 측면에서 SDR 기반 기준선과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MISO IRS-보조 시스템에서 AP 빔포밍과 IRS 위상 시프트의 공동 최적화가 효율적으로 해결되어 높은 스펙트럴 효율을 달성할 수 있는가?
• RQ2 고정점 반복과 매니폴드 최적화가 SDR보다 성능과 복잡도 면에서 우수한 국소 최적 해를 제공하는가?
• RQ3 IRS 크기(M)가 AP 안테나 수를 늘리는 것에 비해 스펙트럴 효율 및 에너지 효율에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 IRS와 직접 채널이 강할 때 AP에서의 MRT가 충분한가, 그리고 다른 동작 모드에서의 공동 설계는 어떤 이점을 주는가?

주요 결과

• 제안된 고정점 및 매니폴드 최적화 방법은 시뮬레이션에서 유사한 스펙트럴 효율을 달성하고 SDR보다 우수하다.
• 두 알고리즘 모두 단위 모듈러스 제약하에 국소 최적 해로 수렴한다.
• SDR 기반 해는 계산적으로 더 무겁고 특히 큰 M일수록 그렇지만 제안된 방법은 더 우호적으로 확장된다.
• 시뮬레이션 결과 대규모 IRS를 배치하는 것이 AP 안테나 배열을 확장하는 것보다 더 높은 스펙트럴 및 에너지 효율을 제공한다.
• IRS 보조 시스템은 IRS 없이 MRT를 능가하고, M을 증가시키는 것이 Nt를 증가시키는 것보다 스펙트럴 이득에 더 효율적이며 M이 커질수록 더 큰 이득이 나타난다.