[논문 리뷰] Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) Assisted Wireless Coverage Extension: RIS Orientation and Location Optimization

Shuhao Zeng, Hongliang Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 17.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 13인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 활용한 다운링크 네트워크에서 RIS의 방향과 기지국(BS)으로부터의 수평 거리를 공동 최적화하여 커버리지 최대화 알고리즘(CMA)을 제안한다. RIS의 최적 방향이 π/2(기지국-RIS 방향에 수직)임을 닫힌 형태로 도출하고, 내점법을 사용하여 거리를 최적화하여, 중간 정도의 배치가 커버리지를 최대화하고 셀 엣지 사용자 성능을 크게 향상시킴을 보여준다.

ABSTRACT

Recently, reconfigurable intelligent surfaces (RIS) have attracted a lot of attention due to their capability of extending cell coverage by reflecting signals toward the receiver. In this letter, we analyze the coverage of a downlink RIS-assisted network with one base station (BS) and one user equipment (UE). Since the RIS orientation and the horizontal distance between the RIS and the BS have a significant influence on the cell coverage, we formulate an RIS placement optimization problem to maximize the cell coverage by optimizing the RIS orientation and horizontal distance. To solve the formulated problem, a coverage maximization algorithm (CMA) is proposed, where a closed-form optimal RIS orientation is obtained. Numerical results verify our analysis.

연구 동기 및 목표

• 기존 RIS 지원 네트워크에서 체계적인 RIS 배치 최적화의 부족, 특히 커버리지 연장에 대한 문제를 해결하기 위해.
• 1개의 기지국(BS)과 1개의 사용자 단말기(UE)를 가진 다운링크 환경에서 RIS의 방향과 BS로부터의 수평 거리가 셀 커버리지에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• RIS의 방향과 위치를 조정하여 셀 커버리지를 최대화하는 공동 최적화 문제를 수립하고 해결하기 위해.
• 닫힌 형태의 최적 RIS 방향과 효율적인 거리 최적화를 가능하게 하는 실용적인 알고리즘(CMA)을 개발하기 위해.

제안 방법

• 입사각과 단위 이득을 함수로 모델링한 RIS 반사 계수를 통해 커버리지 최대화 문제를 수립한다.
• 기하학적 분석과 신호 대 잡음비(SNR) 분석을 통해 RIS의 최적 방향이 π/2 라디안(90도)임을 닫힌 형태로 도출한다.
• 내점법을 적용하여 최대 커버리지를 위해 RIS와 BS 사이의 수평 거리를 수치적으로 최적화한다.
• 조정 가능한 위상 이동과 진폭 응답 Γ = cos(θi)를 갖는 M×N 미파장 요소의 평면 어레이로 RIS를 모델링한다.
• BS-RIS와 RIS-UE 링크 간의 각도 φ를 기반으로 코사인 법칙을 사용하여 UE와 RIS 사이의 수평 거리를 계산한다.
• SNR 요구 조건을 기반으로 셀 커버리지 영역의 경계를 정의하기 위해 임계 거리 d_th(φ)를 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS 지원 다운링크 네트워크에서 셀 커버리지를 최대화하기 위한 최적의 RIS 방향은 무엇인가?
• RQ2 RIS와 기지국 사이의 수평 거리는 가시 커버리지에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 신호가 RIS에 입사하는 각도는 반사 계수에 어떻게 영향을 미치며, 이는 UE에서의 SNR에 어떻게 영향을 주는가?
• RQ4 실제 채널 모델 하에서 최적 RIS 방향에 대한 닫힌 형태의 해를 분석적으로 유도할 수 있는가?
• RQ5 제안된 CMA 알고리즘이 커버리지 향상 측면에서 무작위 또는 히우리스틱 배치 전략과 비교해 어떻게 성능을 냅니다?

주요 결과

• 최적의 RIS 방향은 π/2 라디안(90도)이며, 이는 RIS가 기지국과 RIS를 연결하는 선에 수직으로 놓여야 함을 의미한다.
• RIS가 기지국으로부터 중간 정도의 수평 거리에 놓일 때 셀 커버리지가 최대가 된다. 너무 가까이 혹은 너무 멀리 놓일 경우 성능이 떨어진다.
• RIS가 기지국으로부터 너무 멀리 떨어져 있을 경우, 유리한 입사각도로 인한 반사 계수 증가에도 불구하고 경로 손실로 인해 커버리지가 악화된다.
• 제안된 CMA 알고리즘은 무작위 배치보다 훨씬 높은 커버리지를 달성하며, 입사각 영향을 忽시하는 기준 기법보다도 우수한 성능을 보인다.
• 시뮬레이션 결과는 전송 전력과 RIS 요소 수가 증가할수록 SNR 향상으로 인해 커버리지가 증가함을 확인한다.
• 이론적 및 시뮬레이션 커버리지 곡선 간의 일치성은 분석 모델과 유도된 최적의 방향을 검증한다.