[논문 리뷰] Reconfigurable Intelligent Surface Enhanced Cognitive Radio Networks

Jinglian He, Kaiqiang Yu외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 22.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 18인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 인지 무선 네트워워크에서 이차 사용자 송신기의 비드포밍과 재구성 가능한 지능형 표 superfice(RIS)의 위상 시프트를 동시에 최적화하기 위해 새로운 교대형 차분-볼록(DC) 알고리즘을 제안한다. 전체 전송 전력의 최소화를 위해 신호 대 간섭 및 잡음 비율(SINR) 및 간섭 제약 조건을 만족시키며, DC 프로그래밍을 통해 랭크-일치 제약 조건을 정확히 표현함으로써, 기존의 정규화된 준형태 프로그래밍(SDR) 기법보다 뛰어난 성능을 달성한다. 시뮬레이션 결과로는 더 낮은 전송 전력과 향상된 강인성을 입증하였다.

ABSTRACT

The cognitive radio (CR) network is a promising network architecture that meets the requirement of enhancing scarce radio spectrum utilization. Meanwhile, reconfigurable intelligent surfaces (RIS) is a promising solution to enhance the energy and spectrum efficiency of wireless networks by properly altering the signal propagation via tuning a large number of passive reflecting units. In this paper, we investigate the downlink transmit power minimization problem for the RIS-enhanced single-cell cognitive radio (CR) network coexisting with a single-cell primary radio (PR) network by jointly optimizing the transmit beamformers at the secondary user (SU) transmitter and the phase shift matrix at the RIS. The investigated problem is a highly intractable due to the coupled optimization variables and unit modulus constraint, for which an alternative minimization framework is presented. Furthermore, a novel difference-of-convex (DC) algorithm is developed to solve the resulting non-convex quadratic program by lifting it into a low-rank matrix optimization problem. We then represent non-convex rank-one constraint as a DC function by exploiting the difference between trace norm and spectral norm. The simulation results validate that our proposed algorithm outperforms the existing state-of-the-art methods.

연구 동기 및 목표

• RIS를 활용한 인지 무선 네트워크에서 비드포밍과 위상 시프트 최적화의 높은 비가역성 문제를 해결하기 위해.
• 엄격한 서비스 품질(QoS) 및 간섭 제약 조건 하에서 이차 사용자 기지국의 총 전송 전력을 최소화하기 위해.
• 고차원 RIS 환경에서 기존의 준형태 프로그래밍(SDR) 기법의 성능 한계를 극복하기 위해.
• 정확한 DC 표현을 통해 랭크-일치 제약 조건을 유지하는 비볼록 최적화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 저비용 RIS 하드웨어를 활용해 녹색 6G 무선 네트워크를 위한 실현 가능하고 에너지 효율적인 솔루션을 도출하기 위해.

제안 방법

• 결합된 변수와 단위 모듈러스 제약 조건을 가진 비볼록 최적화 문제로 다운링크 전송 전력 최소화 문제를 수식화한다.
• 교대 최적화 프레임워크를 사용해 문제를 두 개의 하위문제로 분리한다: 비드포밍 벡터 최적화(SOCP) 및 위상 시프트 행렬 최적화(QCQP).
• 행렬 리프팅 기법을 사용해 QCQP 하위문제를 저랭크 행렬 최적화 문제로 변환한다.
• 비볼록 랭크-일치 제약 조건을 트레이스 노름과 스펙트럴 노름을 사용한 볼록 함수의 차분으로 표현한다.
• 기본 문제와 이중 문제의 볼록 완화 문제를 반복적으로 해결하는 효율적인 DC 알고리즘을 개발한다.
• 스펙트럴 노름의 하향 기울기 계산을 활용해 위상 시프트 행렬의 반복적 개선을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS를 활용한 인지 무선 네트워크에서 전송 전력을 최소화하기 위해 비드포밍과 위상 시프트 최적화를 효과적으로 어떻게 수식화할 수 있는가?
• RQ2 고차원 RIS 환경에서 준형태 프로그래밍(SDR)과 정확한 랭크-일치 제약 조건 처리 방식 간의 성능 격차는 무엇인가?
• RQ3 차분-볼록(DC) 프로그래밍 접근 방식이 기존의 볼록 완화 기법보다 전송 전력 최소화 및 실현 가능성 측면에서 뛰어나다고 할 수 있는가?
• RQ4 RIS 요소의 수가 총 전송 전력과 시스템 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ5 RIS 지원 CR 네트워크에서 QoS 요구 조건(SINR 임계값)과 에너지 효율성 사이의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 교대형 DC 알고리즘이 고차원 설정에서 특히 뚜렷하게 낮은 전송 전력을 달성하며, 교대형 SDR 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 높은 SINR 요구 조건일수록 총 전송 전력이 증가함을 확인하여 QoS와 에너지 효율성 간의 상충 관계를 입증하였다.
• RIS 요소의 수가 증가할수록 총 전송 전력이 감소함을 통해 더 큰 RIS 어레이의 확장성과 성능 향상을 입증하였다.
• DC 기반 방법은 SDR와 달리 랭크-일치 제약 조건의 실현 가능성을 유지한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 전송 전력 최소화 및 노이즈 강인성 측면에서 최신의 볼록 완화 기법들을 능가함을 검증하였다.
• RIS 지원 CR 네트워크는 RIS 없이 기존의 CR 네트워크보다 더 뛰어난 스펙트럼 효율성과 에너지 효율성을 달성함을 통해 지능형 표면의 효과성을 확인하였다.