[논문 리뷰] Multiple Antenna Multicast Transmission Assisted by Reconfigurable Intelligent Surfaces

Linsong Du, Jianhui Ma외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 17.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 다중 안테나 기지국을 사용하여 다수의 단일 안테나 사용자를 지원하기 위해 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 활용한 멀티캐스트 전송 시스템을 제안한다. 시스템 용량을 최대화하기 위해 송신 beamforming과 RIS 위상 각도를 동시에 최적화한다. K=2 사용자에 대해서는 KKT 조건과 수치 알고리즘을 통해 최적 해를 도출하고, K>2에 대해서는 비미분 가능 문제를 미분 가능 형태로 재구성하여 서브그래디언트 및 그래디언트 강하 방법을 제안하며, 대규모 어레이를 사용할 경우 점차 증가하는 용량 성장을 달성한다.

ABSTRACT

In order to improve the multiple antenna multicasting in the obstacles environment, a reconfigurable intelligent surface (RIS), which consists of a large number of reconfigurable reflecting elements each being able to reflect the received signals with phase shifts, is set up to assist multicast transmission. Since RIS hardly consumes any energy, it is more environmental-friendly than conventional relaying mode. This paper considers a multicast transmission assisted by the RIS, i.e., a multiple-antennas base station (BS) sends the common messages to $K$ single-antenna mobile users (MUs), where an RIS is deployed as an amplify-and-forward no-power relay to assist this transmission. An equivalent channel model for the considered multicast system is analyzed, and then a capacity maximization problem is formulated to obtain the optimal covariance matrix of the transmitted symbol vector and phase shifts of RIS, which is a non-convex non-differentiable problem. First, we consider this problem for a special scenario, i.e., $K=2$, which owns three differentiable cases, and the optimal solutions for the threes cases are obtained by KKT conditions and a proposed numerical algorithm, respectively. Then, for $K>2$, since the maximization problem is non-differentiable, this paper reformulates this problem as a differentiable problem, and proposes two numerical algorithms, i.e., subgradient and gradient descent methods, to approach the optimal solution. Finally, in oder to more intuitively comprehend the performances of RIS in multicast transmission, the order growth of the maximum capacity of the considered multicast system is obtained in the scenarios that the numbers of reflecting elements, BS antennas, and MUs go to infinity.

연구 동기 및 목표

• 장애물이 있는 환경에서 RIS를 저에너지, 수동 반사체로 활용하여 멀티캐스트 용량을 향상시키기 위해.
• 송신 공분산과 RIS 위상 조절을 동시에 설계하는 비볼록, 비미분 가능 최적화 문제를 해결하기 위해.
• 문제가 비미분 가능해지는 K>2 사용자에 대해 수치 알고리즘을 개발하기 위해.
• RIS 반사 요소 수, 기지국 안테나 수, 사용자 수가 무한대에 가까워질 때 최대 용량의 점차적 증가 정도를 유도하기 위해.
• RIS를 활용한 멀티캐스트 MIMO 시스템에 대한 종합적인 등가 채널 모델을 제공하기 위해.

제안 방법

• 다중 안테나 기지국과 K개의 단일 안테나 사용자를 갖는 RIS를 활용한 멀티캐스트 MIMO 시스템에 대한 등가 채널 모델을 유도한다.
• K=2인 경우, 용량 최대화 문제를 세 가지 미분 가능 케이스로 재구성하고, 카룩-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건과 제안된 수치 알고리즘을 사용하여 각각 해결한다.
• K>2인 경우, 비미분 가능 문제를 미분 가능 형태로 재구성하여 그래디언트 기반 최적화를 가능하게 한다.
• 재구성된 문제를 해결하기 위해 두 가지 수치 알고리즘—서브그래디언트 및 그래디언트 강하 방법—을 제안한다.
• RIS 반사 요소 수, 기지국 안테나 수, 사용자 수가 무한대에 가까워질 때 최대 용량의 점진적 행동을 분석한다.
• 유도된 등가 채널 모델을 사용하여 시스템 성능를 평가하고 최적화를 안내한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 안테나 기지국과 단일 안테나 사용자를 갖는 환경에서 장애물이 있는 환경에서 RIS를 어떻게 최적화하여 멀티캐스트 용량을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 K=2 사용자에 대해 최적의 송신 beamforming과 RIS 위상 조절을 어떻게 설계할 수 있으며, KKT 조건과 수치 방법을 통해 이를 어떻게 해결할 수 있는가?
• RQ3 K>2 사용자에 대해 비미분 가능 용량 최대화 문제를 어떻게 미분 가능 형태로 재구성하여 효율적인 최적화를 달성할 수 있는가?
• RQ4 RIS 반사 요소 수, 기지국 안테나 수, 사용자 수가 증가할 경우 용량의 점차적 스케일링 법칙은 무엇인가?
• RQ5 기존의 앰플리파이-앤드-포워드 리레이팅에 비해 RIS는 멀티캐스트 MIMO 시스템에서 어떤 성능 향상을 제공하는가?

주요 결과

• K=2인 경우, KKT 조건과 수치 알고리즘을 사용하여 세 가지 미분 가능 케이스에 대해 닫힌 형태의 최적 해를 도출한다.
• K>2인 경우, 비미분 가능 용량 최대화 문제를 미분 가능 형태로 재구성하여 서브그래디언트 및 그래디언트 강하 방법의 적용을 가능하게 한다.
• 제안된 서브그래디언트 및 그래디언트 강하 알고리즘이 K>2에 대해 최적 용량에 수렴하는 해로 수렴한다.
• RIS를 활용한 멀티캐스트 시스템의 최대 용량은 RIS 반사 요소 수, 기지국 안테나 수, 사용자 수의 제곱근 비례로 점차 증가한다.
• 특히 장애물이 있는 환경에서 기존의 앰플리파이-앤드-포워드 리레이팅에 비해 RIS를 활용한 시스템은 뚜렷한 용량 향상을 달성한다.
• 점차적 분석을 통해 RIS 반사 요소와 기지국 안테나의 대규모 배치 시 시스템 용량이 유리하게 스케일링됨을 확인한다.