[논문 리뷰] Resource Allocation for IRS-assisted Full-Duplex Cognitive Radio Systems

Dongfang Xu, Xianghao Yu외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 16.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 36인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 불완전한 CSI와 주파수 대역 사용자 간섭 제약 조건 하에서 IRS 보조 전용 이중성 인지 방송 시스템을 위한 공동 자원 할당 프레임워크를 제안한다. 이는 빔포밍, 전력 제어 및 위상 이동을 최적화하여 보조 시스템의 총 수신률을 극대화한다. 방법론은 안전한 근사화와 정규화된 반복 BCD 알고리즘을 사용하며, 준정규형 완화와 순차적 볼록 근사화를 통합하여 강건한 성능과 정류점 수렴을 달성한다. 시뮬레이션 결과 기존 기준 대비 뚜렷한 총 수신률 향상을 보였다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate the resource allocation design for intelligent reflecting surface (IRS)-assisted full-duplex (FD) cognitive radio systems. In particular, a secondary network employs an FD base station (BS) for serving multiple half-duplex downlink (DL) and uplink (UL) users simultaneously. An IRS is deployed to enhance the performance of the secondary network while helping to mitigate the interference caused to the primary users (PUs). The DL transmit beamforming vectors and the UL receive beamforming vectors at the FD BS, the transmit power of the UL users, and the phase shift matrix at the IRS are jointly optimized for maximization of the total sum rate of the secondary system. The design task is formulated as a non-convex optimization problem taking into account the imperfect knowledge of the PUs' channel state information (CSI) and their maximum interference tolerance. Since the maximum interference tolerance constraint is intractable, we apply a safe approximation to transform it into a convex constraint. To efficiently handle the resulting approximated optimization problem, which is still non-convex, we develop an iterative block coordinate descent (BCD)-based algorithm. This algorithm exploits semidefinite relaxation, a penalty method, and successive convex approximation and is guaranteed to converge to a stationary point of the approximated optimization problem. Our simulation results do not only reveal that the proposed scheme yields a substantially higher system sum rate for the secondary system than several baseline schemes, but also confirm its robustness against CSI uncertainty. Besides, our results illustrate the tremendous potential of IRS for managing the various types of interference arising in FD cognitive radio networks.

연구 동기 및 목표

• 전용 이중성(FD) 작업에서 발생하는 간섭과 활용되지 않는 스펙트럼으로 인한 스펙트럼 효율성 제한 문제를 해결하기 위해.
• FD 인지 방송 시스템에서 주파수 대역 사용자(PU) 간섭을 완화하면서 보조 네트워크 성능을 향상시키기 위해.
• 보조 시스템의 총 수신률 극대화를 위해 다운링크 전송 빔포밍, 업링크 수신 빔포밍, 사용자 전력, IRS 위상 이동을 공동 최적화하기 위해.
• 주파수 대역 사용자(PU)의 불완전한 채널 상태 정보(CSI)를 처리하고, CSI 불확실성에 대비한 강건성을 확보하기 위해.
• 비볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수렴 가능한 반복 알고리즘을 개발하기 위해.

제안 방법

• 주파수 대역 사용자 간섭 및 전력 제약 조건 하에서 보조 시스템의 총 수신률을 극대화하는 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 해결하기 어려운 최대 간섭 허용 제약 조건을 볼록 제약 조건으로 변환하기 위해 안전한 근사화 기법을 적용한다.
• 준정규형 완화와 순차적 볼록 근사화를 융합한 반복 블록 좌표 하강(BCD) 기반 알고리즘을 개발한다.
• 빔포밍 행렬의 랭크-1 제약 조건을 처리하기 위해 페널티 방법을 사용하여 효율적인 계산을 가능하게 한다.
• 핵 및 스펙트럼 노름을 포함한 페널티 항을 통합하여 빔포머의 저랭크 해를 유도한다.
• 빔포밍 및 위상 이동 설계의 반복 정밀화를 통해 근사화된 문제의 정류점으로 수렴을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지능형 반사 표면(IRS)을 어떻게 활용하여 전용 이중성 인지 방송 시스템의 스펙트럼 효율성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 주파수 대역 사용자 간섭 제약 조건을 충족하면서 보조 시스템의 총 수신률을 극대화하는 공동 자원 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 주파수 대역 사용자(PU)의 불완전한 CSI를 어떻게 처리하여 IRS 보조 FD CR 시스템에서 강건한 성능을 확보할 수 있는가?
• RQ4 비볼록 설정에서 빔포밍 및 위상 이동 최적화를 효율적이고 수렴 가능한 방법으로 수행할 수 있는 알고리즘 프레임워크는 무엇인가?
• RQ5 CSI 불확실성 하에서 IRS 기반 간섭 관리 기법이 기존의 FD CR 기법보다 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 기존 기준 대비 뚜렷한 스펙트럼 효율성 향상을 보이며, 상당한 총 수신률 향상을 달성한다.
• 알고리즘이 근사화된 최적화 문제의 정류점으로 수렴하여 신뢰할 수 있는 성능을 보장한다.
• 주파수 대역 사용자 CSI의 불완전한 지식에 대비하여도 시스템이 강건하게 유지되며, 불확실성 하에서도 QoS 요구 조건을 충족한다.
• IRS 도입은 FD 인지 방송 네트워크에서 동일 대역 간섭과 자기 간섭을 효과적으로 완화한다.
• 간섭 제약 조건의 안전한 근사화를 통해 볼록 재구성과 해석 가능한 최적화가 가능해졌다.
• 시뮬레이션 결과는 IRS가 다양한 간섭 유형을 관리하고 효율적인 스펙트럼 공유를 가능하게 하는 데 핵심적인 역할을 한다는 것을 확인한다.