[논문 리뷰] Robust Design for Intelligent Reflecting Surface Assisted MIMO-OFDMA Terahertz Communications

Wanming Hao, Gangcan Sun외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 13.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 31인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 테라헤르츠 MIMO-OFDMA 시스템에서 완전한 및 불완전한 채널 상태 정보(CSI) 하에서 가중합률을 최대화하기 위해 강건한 하이브리드 아날로그/디지털 beamforming 및 지능형 반사 표면(IRS) 반사 행렬 설계를 제안한다. 교차 최적화와 준정방형 완화를 활용하여, 특히 불완전한 CSI 하에서 높은 스펙트럼 효율성 향상을 달성하며, 사용자별 가중치를 통해 QoS 차별화가 가능하다.

ABSTRACT

Recently, terahertz (THz) communication has drawn considerable attention as one of the promising technologies for the future wireless communications owning to its ultra-wide bandwidth. Nonetheless, one major obstacle that prevents the actual deployment of THz lies in its inherent huge attenuation. Intelligent reflecting surface (IRS) and multiple-input multiple-output (MIMO) represent two effective solutions for compensating the large pathloss in THz systems. In this paper, we consider an IRS-aided multi-user THz MIMO system with orthogonal frequency division multiple access, where the sparse radio frequency chain antenna structure is adopted for reducing the power consumption. The objective is to maximize the weighted sum rate via jointly optimizing the hybrid analog/digital beamforming at the base station and reflection matrix at the IRS. {Since the analog beamforming and reflection matrix need to cater all users and subcarriers, it is difficult to directly solve the formulated problem, and thus, an alternatively iterative optimization algorithm is proposed.} Specifically, the analog beamforming is designed by solving a MIMO capacity maximization problem, while the digital beamforming and reflection matrix optimization are both tackled using semidefinite relaxation technique. Considering that obtaining perfect channel state information (CSI) is a challenging task in IRS-based systems, we further explore the case with the imperfect CSI for the channels from the IRS to users. Under this setup, we propose a robust beamforming and reflection matrix design scheme for the originally formulated non-convex optimization problem. Finally, simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.

연구 동기 및 목표

• 지능형 반사 표면(IRS)과 MIMO를 통합하여 테라헤르츠(THz) 통신에서 심한 경로 손실과 차단 문제를 해결한다.
• 기지국(BS)에서 희소 RF 체인을 갖춘 하이브리드 아날로그/디지털 beamforming 아키텍처를 설계하여 전력 소비를 감소시킨다.
• 다중 사용자, 다중 서브대역 THz MIMO-OFDMA 시스템에서 beamforming과 함께 IRS 반사 행렬을 공동 최적화하여 가중합률을 최대화한다.
• IRS에서 사용자로의 불완전한 CSI를 고려하여 실용적인 결함을 반영한 강건한 beamforming 및 반사 설계를 개발한다.
• 가중합률 최적화에서 사용자별 가중치를 통해 QoS 차별화를 가능하게 한다.

제안 방법

• 하이브리드 beamforming(아날로그 및 디지털)과 IRS 반사 행렬의 공동 설계를 통해 가중합률을 최대화하는 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 교차 최적화 알고리즘 제안: 아날로그 beamforming은 MIMO 용량 최대화를 통해 해결하고, 디지털 beamforming 및 반사 행렬 최적화에는 준정방형 완화(SDR)를 사용한다.
• 디지털 beamforming 및 반사 행렬 설계에서 비볼록인 질서 1 랭크 제약 조건을 처리하기 위해 준정방형 완화(SDR)를 적용한다.
• 채널 추정 오차를 모델링하고 악성 경우 성능 기준을 통해 최적화에 통합함으로써 불완전한 CSI 하에서 강건한 설계 프레임워크를 도입한다.
• 라그랑주 이중성과 카룩-쿤-터커(KKT) 조건을 사용하여 최적성 조건을 유도하고 최적 beamforming 해의 질서 1 랭크 구조를 검증한다.
• 전력 및 QoS 제약 조건 하에서 아날로그 beamforming, 디지털 beamforming, IRS 반사 계수를 번갈아 최적화하는 반복 알고리즘을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 THz MIMO-OFDMA 시스템에서 하이브리드 아날로그/디지털 beamforming 및 IRS 반사가 공동 최적화되어 가중합률을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 채널 추정 오차는 시스템 성능에 어떤 영향을 미치며, 불완전한 CSI 하에서 강건성을 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ3 사용자별 가중치는 IRS 보조 THz 통신에서 공정성과 합률 간의 트레이드오프에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 주파수 선택성 fading 하에서 대량 MIMO와 희소 RF 체인을 갖춘 THz 시스템에서 IRS 사용의 성능 향상은 어떠한가?
• RQ5 제안된 SDR 기반 최적화는 광대역 THz 시스템에서 낮은 계산 복잡도로 근사 최적 성능를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 강건한 beamforming 및 반사 설계는 불완전한 CSI 하에서도 시스템의 합률을 크게 향상시키며, 성능 저하는 채널 추정 오차 수준과 직접적으로 상관된다.
• 사용자 2에 더 높은 가중치(α = [1 3])를 할당할 경우 그 데이터율이 크게 증가하고, 사용자 1의 비율과 총 합률은 감소함으로써 효과적인 QoS 차별화가 가능함을 입증한다.
• 완전한 CSI 하에서는 불완전한 CSI 보다 더 높은 합률을 달성함으로써, THz 시스템이 CSI 정확도에 매우 민감함을 확인한다.
• 시뮬레이션 결과, 공정성을 우선시할 경우 α = [1 3]과 α = [1 1]에서 가중합률이 거의 동일함을 보여주며, 이는 알고리즘이 가중치에 따라 사용자 비율을 효과적으로 균형 잡는다는 것을 시사한다.
• 제안된 알고리즘은 안정적으로 수렴하며 근사 최적 성능를 달성하며, SDR 완화를 통해 질서 1 랭크 해를 도출함으로써 beamforming 설계의 최적성 구조를 검증한다.
• 희소 RF 체인의 사용은 스펙트럼 효율성에 크게 영향을 주지 않으면서 전력 소비를 감소시켜, 에너지 제약이 있는 THz 구현에 적합함을 보여준다.