[논문 리뷰] Optimum Reconfigurable Intelligent Surface Selection for Indoor and Outdoor Communications.

Yuting Fang, Saman Atapattu외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 22.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 30인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 전력 및 지수 경로 손실 모델을 사용하여 신호 대 잡음비(SNR)를 최대화하기 위해 실내 및 실외 무선 네트워크에서 위치 기반 재구성 가능 지능형 표면(RIS) 선택 정책을 제안한다. RIS 위치를 포아송 점 프로세스로 모델링하고 거리 분포를 유도함으로써, 제한된 피드백 조건에서도 기존 릴레이 선택에 비해 상당한 아웃지 전력 확률 및 평균 속도 향상을 달성한다.

ABSTRACT

The reconfigurable intelligent surface (RIS) is a promising technology that is anticipated to enable high spectrum and energy efficiencies in future wireless communication networks. This paper investigates optimum location-based RIS selection policies in RIS-aided wireless networks to maximize the signal-to noise ratio (SNR) for a power path-loss model in outdoor communications and an exponential path-loss model in indoor communications. The random locations of all available RISs are modeled as a Poisson point process (PPP). To quantify the network performance, the outage probabilities and average rates attained by the proposed RIS selection policies are evaluated by deriving the distance distribution of the chosen RIS node as per the selection policies for both power and exponential path-loss models. Feedback could incur heavy signaling overhead. To reduce the overhead, we also propose limited-feedback RIS selection policies by limiting the average number of RISs that feed back their location information to the source. The outage probabilities and average rates obtained by the limited-feedback RIS selection policies are derived for both path-loss models. The numerical results show notable performance gains obtained by the proposed RIS selection policies and demonstrate that the conventional relay selection policies are not suitable for RIS-aided wireless networks.

연구 동기 및 목표

• RIS 보조 무선 네트워크에서 최적의 RIS 위치를 선택하여 SNR를 최대화하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 실내 및 실외 경로 손실 영향을 각각 지수 및 전력 손실 모델을 사용하여 정확한 성능 평가를 위해 모델링하기 위해.
• 소스에 대한 RIS 위치 보고 수를 제한함으로써 평균 RIS 수를 제한함으로써 피드백 오버헤드를 줄이면서도 높은 네트워크 성능를 유지하기 위해.
• 다양한 경로 손실 및 피드백 조건 하에서 아웃지 전력 및 평균 속도 지표를 통해 네트워크 성능를 정량화하기 위해.

제안 방법

• 실내 및 실외 환경 모두에서 무작위 배치를 표현하기 위해 RIS 위치를 포아송 점 프로세스(PPP)로 모델링하기 위해.
• 전력 및 지수 경로 손실 모델에 대해 최적 선택 정책 하에서 선택된 RIS의 거리 분포를 유도하기 위해.
• 소스에 자신의 위치를 보고하는 RIS의 평균 수를 제한함으로써 제한된 피드백 RIS 선택 정책을 설계하기 위해.
• 완전 피드백 및 제한된 피드백 시나리오에 대해 아웃지 전력 및 평균 속도의 해석적 유도를 통해 성능를 평가하기 위해.
• 스토케스틱 기하 기법을 사용하여 다양한 경로 손실 모델 하에서 선택된 RIS 링크의 통계적 성질을 특성화하기 위해.
• 성능 격차를 부각시키기 위해 제안된 RIS 선택 정책을 기존 릴레이 선택과 비교하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 경로 손실 모델 하에서 실내 및 실외 RIS 보조 네트워크에서 위치 기반 RIS 선택이 SNR에 어떻게 향상되는가?
• RQ2 피드백 오버헤드가 RIS 선택 성능에 어떤 영향을 미치며, 스펙트럼 효율성을 희생시키지 않고 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ3 최적 및 제한된 피드백 RIS 선택 정책 간에 RIS 보조 네트워크의 아웃지 전력 및 평균 속도는 어떻게 비교되는가?
• RQ4 기존 릴레이 선택 정책이 RIS 보조 무선 네트워크에서 효과적이지 않은 이유는 무엇이며, 기초적인 채널 모델에 어떤 근본적인 차이점이 있는가?

주요 결과

• 제안된 최적 RIS 선택 정책은 기존 릴레이 선택에 비해 아웃지 전력 감소 및 평균 속도 향상 측면에서 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.
• 포아송 점 프로세스 모델링을 사용함으로써 전력 및 지수 경로 손실 모델 모두에서 RIS 링크 통계를 정확하게 특성화할 수 있다.
• 제한된 피드백 RIS 선택 정책은 신호 전송 오버헤드를 상당히 줄이면서도 완전 피드백 사례와 유사한 성능를 유지한다.
• 실내 환경에 대한 지수 경로 손실 모델과 실외 환경에 대한 전력 경로 손실 모델은 서로 다른 거리 분포를 유도하며, 이는 RIS 선택 결과에 영향을 미친다.
• 수치 결과는 기존 릴레이 선택 정책이 신호 전파 및 반사 거동의 근본적인 차이로 인해 RIS 보조 네트워크에 부적합하다는 것을 확인한다.
• 아웃지 전력 및 평균 속도에 대한 유도된 해석적 식은 수치 평가를 통해 검증되었으며, 시뮬레이션 추세와 강한 일치를 보였다.