[논문 리뷰] Movable Antenna-Enhanced Multiuser Communication: Optimal Discrete Antenna Positioning and Beamforming

Yifei Wu, Dongfang Xu외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 04.

Advanced MIMO Systems Optimization인용 수 10

한 줄 요약

MA-enabled 시스템이 송신기 영역 내에서 공간 자유도를 활용하도록 촉진하고, 이산적 이동 가능한 안테나 위치와 기지국의 빔포밍을 함께 최적화하는 문제를 제시하며, 일반화된 벤더 분해(GBD)를 이용해 SINR 제약 하에서 전역 최적해를 얻는 방법을 제시한다.

ABSTRACT

Movable antennas (MAs) are a promising paradigm to enhance the spatial degrees of freedom of conventional multi-antenna systems by flexibly adapting the positions of the antenna elements within a given transmit area. In this paper, we model the motion of the MA elements as discrete movements and study the corresponding resource allocation problem for MA-enabled multiuser multiple-input single-output (MISO) communication systems. Specifically, we jointly optimize the beamforming and the MA positions at the base station (BS) for the minimization of the total transmit power while guaranteeing the minimum required signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of each individual user. To obtain the globally optimal solution to the formulated resource allocation problem, we develop an iterative algorithm capitalizing on the generalized Bender's decomposition with guaranteed convergence. Our numerical results demonstrate that the proposed MA-enabled communication system can significantly reduce the BS transmit power and the number of antenna elements needed to achieve a desired performance compared to state-of-the-art techniques, such as antenna selection. Furthermore, we observe that refining the step size of the MA motion driver improves performance at the expense of a higher computational complexity.

연구 동기 및 목표

• MA-enabled 시스템이 송신기 영역 내에서 공간 자유도를 활용하도록 촉진한다.
• MA 위치와 BS 빔포밍을 함께 최적화하는 자원배치 문제를 수식화한다.
• 수렴 보장을 갖는 일반화된 벤더 분해(GBD)에 기초한 전역 최적 알고리즘을 개발한다.
• 안테나 선택과 같은 기존 기법과 비교하여 전력 절감 및 하드웨어 감소를 정량화한다.

제안 방법

• 전송기 영역을 이산 MA 위치의 집합으로 모델링하고 MA의 동작을 이진 위치 지시자로 표현한다.
• 결합된 BS 빔포밍 및 MA-위치 설계를 선형 행렬 부등식과 보조 변수들을 통해 혼합 정수 비선형 프로그래밍(MINLP)으로 재구성한다.
• 일반화된 Bender의 분해를 적용하여 볼록 원리 문제를 MILP 마스터 문제와 분리하고, 전역 최적해로의 수렴을 보장한다.
• 비볼록 SINR 및 거리 제약을 보조 정리들을 이용한 C1a/C1b 및 C2a/C2b 재표현으로 볼록 근사로 변환한다.
• 볼록 부분문제를 해결한 뒤 MILP 마스터 문제를 번갈아 풀어 최적성으로 수렴하는 반복 알고리즘을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BS 빔포밍과 MA 위치를 이산 MA 위치 지정하에 각 사용자 SINR 제약을 만족하면서 전송 파워를 최소화하도록 공동 최적화할 수 있는가?
• RQ2 GBD를 통해 얻은 글로벌 최적 해가 MA-enabled 다중 사용자 MISO 시스템에서 교번 최적화나 경사하강법과 같은 근사 방법보다 우수한가?
• RQ3 이산 동작 스텝 크기와 최소 간 MA 간격이 성능과 복잡도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 MA 이산화가 고정 위치 안테나에 비해 달성 가능한 파워 절감에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 제안된 방법이 MA-enabled 설계의 성능 벤치마크 역할을 할 수 있는가?

주요 결과

• MA-enabled 시스템은 기지국 송신 파워를 안테나 선택과 같은 최첨단 기법에 비해 크게 감소시킬 수 있다.
• 제안된 GBD 기반 알고리즘은 수렴이 보장되며 유한한 반복 횟수에서 전역 최적성은 달성될 수 있다.
• 더 촘촘한 MA 동작 스텝 크기는 성능을 개선하지만 계산 복잡도가 증가한다.
• 프레임워크는 SINR 목표를 충족시키기 위해 필요한 안테나 요소의 수를 감소시키는 효과를 보인다.
• 이산 MA 위치 지정과 결합된 결합 빔포밍은 고정 위치 배열에 비해 성능 향상을 가져온다.