[논문 리뷰] Outage Probability and Capacity Scaling Law of Multiple RIS-Aided Cooperative Networks

Liang Yang, Yin Yang외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 27.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 20인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 다중 재구성 가능 지능형 표 superf Olymp (RIS)로 향상된 이중호프 협동 네트워크를 조사하며, 최고의 순간 전체 신호 대 잡음비(SNR)를 가진 RIS를 선택하여 전송을 지원한다. 비상태 확실성과 비상태 수식을 유도하여, 다중 RIS 수(K)와 RIS당 반사 요소 수(N)의 곱에 비례하는 다중성 이득이 발생하는 용량 스케일링 법칙을 수립하며, 증폭 및 전달 중계 방식보다 뛰어난 성능을 보임을 보여준다.

ABSTRACT

In this letter, we consider a dual-hop cooperative network assisted by multiple reconfigurable intelligent surfaces (RISs). Assuming that the RIS with the highest instantaneous end-to-end signal-to-noise ratio (SNR) is selected to aid the communication, the outage probability (OP) and average sum-rate are investigated. Specifically, an exact analysis for the OP is developed. In addition, relying on the extreme value theory, closed-form expressions for the asymptotic OP and asymptotic sum-rate are derived, based on which the capacity scaling law is established. Our results are corroborated through simulations and insightful discussions are provided. In particular, our analysis shows that the number of RISs as well as the number of reflecting elements play a crucial role in the capacity scaling law of multiple RIS-aided cooperative networks. Also, comparisons with relay-aided systems are carried out to demonstrate that the proposed system setup outperforms relaying schemes both in terms of the OP and average sum-rate.

연구 동기 및 목표

• 다중 RIS로 지원되는 이중호프 협동 네트워크에서 비상태 확률과 평균 합산율을 분석하기.
• 극값 이론을 사용하여 비상태 확률과 합산율에 대한 정확한 및 비상태 수식을 유도하기.
• 다중 RIS를 활용한 시스템의 용량 스케일링 법칙을 수립하기.
• 제안된 RIS 기반 시스템의 성능을 기존 디코딩 및 전달 중계 방식과 비교하기.
• RIS 수(K)와 RIS당 반사 요소 수(N)가 시스템의 다중성 및 스펙트럼 효율성에 미치는 영향을 정량화하기.

제안 방법

• 시스템 모델은 채널 상태 정보(CSI)를 완전히 가정하며, 전송을 지원하기 위해 최고의 순간 전체 신호 대 잡음비를 가진 RIS를 선택한다.
• 전체 신호 대 잡음비는 소스에서 RIS로, RIS에서 목적지로의 i.i.d. 레이일리 fading 채널의 합으로 모델링되며, 최적화된 단계 이동이 적용된다.
• 정확한 비상태 확률은 K개의 RIS 중 최대 신호 대 잡음비의 누적분포함수 기반으로 유도된다.
• 극값 이론을 사용하여 K가 증가함에 따라의 행동에 중점을 두고 비상태 비상태 확률과 합산율을 도출한다.
• 최대 신호 대 잡음비와 합산율의 비상태 성장을 K와 N에 대해 분석함으로써 용량 스케일링 법칙을 수립한다.
• 10⁵회의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 결과의 타당성을 검증하고 중계 기반 시스템과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최적의 RIS 선택이 이루어지는 다중 RIS 기반 이중호프 협동 네트워크에서 비상태 확률은 어떻게 스케일링되는가?
• RQ2 RIS 수가 증가함에 따라 평균 합산율의 비상태 행동은 어떻게 되는가?
• RQ3 RIS 수(K)와 RIS당 반사 요소 수(N)가 시스템의 다중성 이득과 스펙트럼 효율성에 어떻게 함께 영향을 미치는가?
• RQ4 다중 RIS 기반 시스템의 용량 스케일링 법칙은 무엇이며, 기존 중계 기반 시스템과 비교해 볼 때 어떻게 되는가?
• RQ5 비상태 확률과 합산율 측면에서 RIS 기반 시스템은 증폭 및 전달 또는 디코딩 및 전달 중계 방식보다 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 시스템의 구현 가능한 다중성 순서는 정확히 KN이며, RIS 수와 RIS당 반사 요소 수가 다중성 이득에 선형적으로 기여함을 확인한다.
• 비상태 비상태 확률은 큰 K에 대해 1/(ln K) 비례로 스케일링되며, 이는 KN 비례하는 다중성 이득을 나타내며, 평균 SNR와 N에 따라 스케일링이 결정됨을 시사한다.
• 비상태 합산율은 K에 대해 로그적으로 증가하고 N에 대해 선형적으로 증가하며, 식으로는 log₂(ln K) + log₂(N) + log₂(γ̄) + 상수로 근사된다.
• 특히 고 SNR에서 비상태 확률과 평균 합산율 측면에서 디코딩 및 전달 중계 방식보다 뚜렷한 성능 향상을 보이며, 상당한 성능 향상을 달성한다.
• K를 단독으로 증가시키는 것보다 N을 증가시키는 것이 성능에 더 두드러진 영향을 미치며, 다중성 순서는 KN의 곱에 의해 결정되며, 비상태 확률 도표에서 동일한 KN을 가진 곡선들이 동일한 기울기를 가짐으로써 이를 확인할 수 있다.
• 비상태 합산율 수식은 N이 증가함에 따라 시뮬레이션 결과를 매우 잘 따라가며, 도출된 스케일링 법칙의 타당성을 검증한다.