[논문 리뷰] Robust Joint Design for Intelligent Reflecting Surfaces Assisted Cell-Free Networks

Xie Xie, Chen He외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 24.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 채널 상태 정보(CSI)의 부정확함에도 불구하고 강건한 복합 beamforming 설계를 제안한다. 인텔리전트 반사면(IRS)을 활용한 셀리스 매크로 MIMO 네트워크 환경에서, 평균 총수신률을 최대화하기 위해 확률적 프로그래밍을 활용하여, 접근점에서의 수동 beamforming과 IRS에서의 수동 beamforming을 분리함으로써 높은 성능을 달성한다. 주요 기여는 CSI 불확실성이 수동 beamforming 설계에 영향을 주지 않으며, 활성 beamforming에만 영향을 준다는 것을 증명한 점으로, 수렴 보장이 있는 저복잡도 강건 프레임워크를 가능하게 한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have emerged as a promising economical solution to implement cell-free networks. However, the performance gains achieved by IRSs critically depend on smartly tuned passive beamforming based on the assumption that the accurate channel state information (CSI) knowledge is available, which is practically impossible. Thus, in this paper, we investigate the impact of the CSI uncertainty on IRS-assisted cell-free networks. We adopt a stochastic programming method to cope with the CSI uncertainty by maximizing the expectation of the sum-rate, which guarantees robust performance over the average. Accordingly, an average sum-rate maximization problem is formulated, which is non-convex and arduous to obtain its optimal solution due to the coupled variables and the expectation operation with respect to CSI uncertainties. As a compromising approach, we develop an efficient robust joint design algorithm with low-complexity. Particularly, the original problem is equivalently transformed into a tractable form, and then, the locally optimal solution can be obtained by employing the block coordinate descent method. We further prove that the CSI uncertainty impacts the design of the active transmitting beamforming of APs, but surprisingly does not directly impact the design of the passive reflecting beamforming of IRSs. It is worth noting that the investigated scenario is flexible and general, and thus the proposed algorithm can act as a general framework to solve various sum-rate maximization problems. Simulation results demonstrate that IRSs can achieve considerable data rate improvement for conventional cell-free networks, and confirm the resilience of the proposed algorithm against the CSI uncertainty.

연구 동기 및 목표

• 불완전하고 불확실한 채널 상태 정보(CSI)로 인한 IRS를 활용한 셀리스 네트워크의 성능 저하 문제를 해결한다.
• 최악의 경우(최소-최대) 최적화에 의존하지 않고도 CSI 불확실성 하에서도 안정적인 성능을 보장하는 강건한 전송 설계를 개발한다.
• 모든 CSI 실현값에 대해 기대 총수신률을 최대화하기 위해 확률적 프로그래밍 문제를 수립한다.
• 접근점에서의 활성 beamforming과 IRS에서의 수동 beamforming의 복합 최적화를 분리하여 효율적인 계산을 가능하게 한다.
• CSI 불확실성이 활성 beamforming 설계에 영향을 주지만 수동 IRS beamforming 설계에는 영향을 주지 않는 이론적 통찰을 확립한다.

제안 방법

• 통계적 오차 모델을 사용하여, 확률적 CSI 불확실성 하에서 비볼록 평균 총수신률 최대화 문제를 수립한다.
• 기대값 단순화와 행렬 트레이스 항등식을 통해 원래 문제를 등가이자 해석 가능한 형태로 변형한다.
• 블록 좌표 강하(BCD) 방법을 적용하여 활성 beamforming 벡터와 IRS 위상 이동을 번갈아 가며 반복 최적화한다.
• 기대 총수신률을 최대화함으로써 평균 CSI 분포에 대해 강건성을 확보하는 확률적 프로그래밍 접근법을 사용한다.
• 최적의 수동 beamforming이 CSI 불확실성과 무관하다는 것을 증명하여 설계를 단순화한다.
• 목적 함수의 유계성과 고유값 및 노름 제약 조건을 활용하여 제안된 알고리즘의 수렴성을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 CSI 불확실성은 IRS를 활용한 셀리스 네트워크에서 활성 및 수동 beamforming 설계에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 확률적 프로그래밍 접근법은 평균 총수신률과 복잡도 측면에서 최악의 경우 설계보다 뛰어나다고 할 수 있는가?
• RQ3 최적의 IRS 수동 beamforming 설계는 CSI 불확실성과 독립적인가? 만약 그렇다면 그 이유는 무엇인가?
• RQ4 활성 및 수동 beamforming의 복합 최적화 문제는 효과적으로 분리될 수 있는가? 이를 통해 계산 복잡도를 줄일 수 있는가?
• RQ5 실제 CSI 추정 오차 하에서, IRS를 활용한 셀리스 네트워크는 기존 셀리스 시스템에 비해 어떤 성능 향상을 보이는가?

주요 결과

• 제안된 강건한 복합 설계는 CSI 불확실성 하에서도 기존 셀리스 네트워크보다 뚜렷한 총수신률 향상을 달성한다.
• 수렴 분석을 통해 목적 함수의 단조적 향상과 유계성에 기반해 알고리즘이 국소 최적해로 수렴한다는 것이 입증되었다.
• CSI 불확실성은 접근점에서의 활성 beamforming 설계에 영향을 주지만, IRS의 최적 수동 beamforming 설계에는 직접적인 영향을 주지 않는다.
• 확률적 프로그래밍 접근법은 평균 총수신률을 최대화함으로써 모든 CSI 실현값에서 강건한 성능을 보장한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 CSI 추정 오차에 대해 뛰어난 내성성을 보이며, 비-IRS 및 비-강건 설계 대비 상당한 데이터 전송률 향상을 확인한다.
• 이 프레임워크는 일반적이며, IRS를 활용한 무선 네트워크에서 다양한 총수신률 최대화 문제를 해결하는 데 적용 가능하다.