[논문 리뷰] Modeling and Architecture Design of Intelligent Reflecting Surfaces using Scattering Parameter Network Analysis.

Shanpu Shen, Bruno Clerckx외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 23.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 그룹 및 완전 연결형 재구성 가능한 임피던스 네트워크를 사용한 새로운 IRS 아키텍처를 제안하며, 엄밀한 산란파rameter 네트워크 분석을 통해 효율적인 전자기 모델링을 가능하게 한다. 기존의 단일 연결형 네트워크에 비해 수신 신호 전력은 최대 62% 향상되거나, 동일한 성능를 달성하기 위해 필요한 요소 수가 최대 21% 감소하며, 현실적인 fading 및 경로 손실 조건에서 성능 향상은 최대 48%에 이를 수 있다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) are an emerging technology for future wireless communication. The vast majority of recent research on IRS has focused on system level optimizations. However, developing straightforward and tractable electromagnetic (EM) models that are suitable for IRS aided communication modeling remains an open issue. In this paper, we address this issue and derive communication models by using rigorous scattering parameter network analysis. We also propose new IRS architectures based on group and fully connected reconfigurable impedance networks, which are more general and more efficient than conventional single connected reconfigurable impedance network. In addition, the scaling law of the received signal power of an IRS aided system with reconfigurable impedance networks is also derived. Compared with the single connected reconfigurable impedance network, our group and fully connected reconfigurable impedance network can increase the received signal power by up to 62%, or maintain the same received signal power with a number of IRS elements reduced by up to 21%. We also investigate the proposed architecture in deployments with distance-dependent pathloss and Rician fading channel, and show that the proposed group and fully connected reconfigurable impedance networks outperform the single connected case by up to 34% and 48%, respectively.

연구 동기 및 목표

• 무선 통신 시스템에서 지능형 반사 표면(IRS)에 대한 다루기 쉬운 전자기 모델의 부족을 해결하기 위해.
• 기존의 단일 연결형 재구성 가능한 임피던스 네트워크를 초월한 더 일반적이고 효율적인 IRS 아키텍처를 개발하기 위해.
• 재구성 가능한 임피던스 네트워크를 갖춘 IRS 보조 시스템에서 수신 신호 전력의 스케일링 법칙을 유도하기 위해.
• 거리에 따라 변하는 경로 손실과 Rician fading을 포함한 현실적인 전파 조건에서 제안된 아키텍처를 평가하기 위해.

제안 방법

• 재구성 가능한 임피던스 네트워크를 갖춘 IRS의 전자기적 거동을 모델링하기 위해 엄밀한 산란파라미터 네트워크 분 析를 활용한다.
• 신호 제어 성능을 향상시키기 위해 그룹 연결형 및 완전 연결형 재구성 가능한 임피던스 네트워크를 기반으로 새로운 IRS 아키텍처를 설계한다.
• IRS 요소 수와 임피던스 구성에 따라 수신 신호 전력의 스케일링 법칙을 유도한다.
• 유도된 모델을 적용하여 경로 손실 및 Rician fading 채널 조건에서의 시스템 성능을 분석한다.
• 다양한 네트워크 구조에서 수신 신호 전력 및 필요 요소 수 등의 성능 지표를 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 산란파라미터 분 析를 활용하여 IRS 보조 무선 통신에 대한 다루기 쉬운 전자기 모델을 어떻게 개발할 수 있는가?
• RQ2 단일 연결형 네트워크를 그룹 연결형 또는 완전 연결형 재구성 가능한 임피던스 네트워크로 대체함으로써 어떤 아키텍처적 개선을 이룰 수 있는가?
• RQ3 다양한 임피던스 네트워크 구성에서 IRS 요소 수에 따라 수신 신호 전력은 어떻게 스케일링되는가?
• RQ4 거리에 따라 변하는 경로 손실과 Rician fading을 포함한 현실적인 채널 조건에서 제안된 아키텍처는 어떻게 성능를 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 그룹 연결형 재구성 가능한 임피던스 네트워크는 기존의 단일 연결형 설계 대비 수신 신호 전력을 최대 62% 향상시킨다.
• 동일한 수신 신호 전력 조건에서 그룹 연결형 아키텍처는 필요한 IRS 요소 수를 최대 21% 감소시킨다.
• Rician fading 채널에서 완전 연결형 아키텍처는 단일 연결형 사례 대비 최대 48% 높은 성능 향상을 달성한다.
• 거리에 따라 변하는 경로 손실과 Rician fading 조건에서 제안된 아키텍처는 각각 단일 연결형 사례 대비 최대 34% 및 48% 높은 성능을 발휘한다.
• 유도된 스케일링 법칙을 통해 IRS 크기와 임피던스 구성에 기반한 정확한 신호 전력 예측이 가능하다.