[논문 리뷰] Power Scaling Law Analysis and Phase Shift Optimization of RIS-aided Massive MIMO Systems with Statistical CSI

Kangda Zhi, Cunhua Pan외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 26.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 30

한 줄 요약

이 논문은 통계 CSI를 이용한 Rician 페이딩 하에서 RIS-보조 대규모 MIMO를 분석하고, 폐쇄 형식의 속도 표현을 도출하며, 스케일링 법칙을 밝히고, GA 기반 접근을 통해 RIS 위상 시프트를 최적화한다.

ABSTRACT

This paper considers an uplink reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided massive multiple-input multiple-output (MIMO) system with statistical channel state information (CSI). The RIS is deployed to help conventional massive MIMO networks serve the users in the dead zone. We consider the Rician channel model and exploit the long-time statistical CSI to design the phase shifts of the RIS, while the maximum ratio combination (MRC) technique is applied for the active beamforming at the base station (BS) relying on the instantaneous CSI. Firstly, we reveal the power scaling laws and derive the closed-form expressions for the uplink achievable rate which holds for arbitrary numbers of base station (BS) antennas. Based on the theoretical expressions, we discuss the rate performance under some special cases and provide the average asymptotic rate when using random phase shifts. Then, we consider the sum-rate maximization and the minimum user rate maximization problems by optimizing the phase shifts at the RIS. However, these two optimization problems are challenging to solve due to the complicated data rate expression. To solve these problems, we propose a novel genetic algorithm (GA) with low complexity but can achieve considerable performance. Finally, extensive simulations are provided to validate the benefits by integrating RIS into conventional massive MIMO systems. Besides, our simulations demonstrate the feasibility of deploying large-size but low-resolution RIS in massive MIMO systems.

연구 동기 및 목표

• RIS를 통합하여 커버리지 및 처리량을 향상시키고 채널 추정 오버헤드를 줄이려는 동기 부여.
• Rician 페이딩 하에서 임의의 BS 안테나 수에 대해 성립하는 업링크 실현 가능 속도 표현을 도출한다.
• RIS 요소 및 BS 안테나 수에 따른 전력 스케일링 법칙과 속도 동작을 특성화한다.
• 합계 속도를 최대화하고 최소 사용자 속도 최적화를 통해 공정성을 보장하는 유전 알고리즘 기반 방법을 개발한다.
• RIS-활용 대규모 MIMO의 이익과 대형 저해상도 RIS 배치의 실행 가능성을 평가한다.

제안 방법

• Rician 페이딩과 장기 통계 CSI를 가진 업링크 RIS-보조 대규모 MIMO 시스템을 모델링한다.
• Jensen의 부등식을 사용하여 업링크 실현 가능 속도에 대한 폐쇄 형식 표현을 도출한다.
• 특별한 케이스(예: RIS 위상 정렬)에서 전력 스케일링 법칙과 극한 속도 동작을 분석한다.
• 합계 속도를 최대화하고 최소 사용자 속도를 최대화하기 위해 연속 및 이산 위상 시프트를 포함한 RIS 위상 시 shifts의 GA 기반 최적화를 제안한다.
• RIS 이익과 대형 저해상도 RIS의 배치 가능성을 검증하기 위한 광범위한 시뮬레이션을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통계 CSI 및 Rician 페이딩 하에서 RIS-보조 대규모 MIMO가 업링크 속도 측면에서 어떻게 성능을 보이나?
• RQ2 RIS 요소 및 BS 안테나를 확장할 때의 전력 스케일링 법칙은 무엇인가?
• RQ3 통계 CSI 하에서 합계 속도 최대화 또는 공정성 보장을 위해 RIS 위상 시프트를 어떻게 설계해야 하는가(연속 대 이산)?
• RQ4 다중 사용자의 업링크 시나리오에서 RIS 설계가 간섭과 실현 가능한 이익에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 폐쇄 형식의 근사 업링크 속도 표현이 도출되며, 이는 RIS 위상 시프트, 안테나 수, 전력 및 Rician 인자에 의존한다.
• 특정 스케일링에서 속도는 RIS 요소 N 및/또는 BS 안테나 M 수에 비례하여 증가할 수 있으며, 무작위 RIS 위상은 점근적 속도를 한정된 값으로 수렴시킨다.
• 위상 정렬이 있는 RIS 설계는 바람직한 스케일링을 달성할 수 있으며, 특정 보조명으로 M 또는 N이 증가해도 비제로 속도를 유지하는 보조율이 제시된다.
• GA 기반 RIS 위상 시프트 설계는 연속 및 이산 위상 시프트 모두에서 합계 속도 및 최소 속도 최적화 문제를 효과적으로 해결한다.
• 시뮬레이션은 RIS-보조 대규모 MIMO의 이익과 대형 저해상도 RIS 배치의 실행 가능성을 확인한다.