[논문 리뷰] Sum Rate Maximization for Multiuser MISO Downlink with Intelligent Reflecting Surface

Wang, Silei, Qiang Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 19.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 18인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 전송 beamforming과 지능형 반사 표면(IUS)의 위상 보정을 공동으로 최적화하여 IRS 보조 다중 사용자 MISO 다운링크 시스템에서의 총 전송률을 최대화하기 위해 블록-좌표화된 가속화된 투영 경사도(APG) 알고리즘을 제안한다. 비볼록 총 전송률 최적화 문제를 구조적 볼록 제약 조건과 매끄러운 목적 함수로 해석 가능한 형태로 재구성하여 연속적이고 이산적 위상 보정 모두에 효율적인 최적화를 가능하게 하였으며, 시뮬레이션 결과 상태의 최신 기법들보다 뛰어난 성능을 보였고, 특히 실용적인 이산 위상 제약 조건 하에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

The intelligent reflecting surface (IRS) is a planar array with massive reconfigurable passive elements, which can align the reflecting signals at the receivers via controlling the phase shifts at each element independently. Since IRS can be implemented without RF chain, it is seen as a cost-effective solution for boosting the spectral efficiency for the future communication system. This work considers the IRS-aided multiuser multi-input single-output downlink transmission, and our goal is to maximize the sum rate by jointly optimizing the transmit beamformer at the base station and the phase shifts, which can be either continuous or discrete, at the IRS. This sum rate maximization (SRM) problem is challenging, especially for the discrete-phase case. To tackle it, we first derive a more tractable equivalent formulation of the SRM problem with structured convex constraints and a smooth objective. From there, a custom-derived block-coordinated accelerated projected gradient algorithm is developed. Simulation results demonstrate that the proposed design outperforms state-of-the-art design in the sum rate performance.

연구 동기 및 목표

• IRS 보조 다중 사용자 MISO 다운링크 시스템에서 전송 beamforming과 IRS 위상 보정을 공동으로 최적화하여 총 전송률을 최대화하는 것.
• 이산 위상 IRS 제약 조건 하에서 비볼록성과 혼합 정수 비선형성을 갖는 총 전송률 최적화(SRM) 문제의 과제를 해결하는 것.
• 실제 IRS 하드웨어의 이산 위상 특성을 명시적으로 고려하는 효율적인 알고리즘을 개발하여, 난잡한 양자화로 인한 성능 저하를 방지하는 것.
• 기존 설계 대비 스펙트럼 효율성을 향상시키는 데서 제안된 방법의 효과성을 입증하는 것.

제안 방법

• 비볼록 SRM 문제를 비율-MMSE 관계를 활용하여, 구조적 볼록 제약 조건과 매끄러운 목적 함수를 갖는 등가 형태로 재구성한다.
• 최근의 이산 위상 최적화 문헌에서 유도된 레마 1을 적용하여, 이산 위상 제약 조건을 페널티 항을 통한 볼록 근사화로 변환한다.
• 빔포머와 IRS 위상 보정을 번갈아 최적화하는 빠른 수렴성을 갖춘 맞춤형 블록-좌표화된 가속화된 투영 경사도(APG) 알고리즘을 개발한다.
• 식 log(x⁻¹) = max_w≥0 (−wx + log(w) + 1)을 활용하여 총 전송률을 보조 변수에 대한 최대화 문제로 표현함으로써 매끄러운 최적화를 가능하게 한다.
• 빔포머와 위상 보정을 반복적으로 기반으로 한 경사도 단계로 업데이트하는 교대 최적화 프레임워크를 구현한다.
• 이론적 최적성 확보를 위해, 리프시츠 연속성과 위상 해상도에 기반하여 유도된 λ̄를 기반으로 λ > λ̄ 인 페널티 파라미터 λ를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS 보조 다중 사용자 MISO 다운링크에서의 총 전송률 최적화 문제는 어떻게 재구성되어야 하며, 이는 이산 위상 제약 조건 하에서도 효율적인 최적화를 가능하게 하는가?
• RQ2 일반적인 위상 양자화가 시스템 성능에 미치는 영향은 무엇이며, 체계적인 최적화 방법은 이러한 히우리스틱 기법을 능가할 수 있는가?
• RQ3 블록-좌표화된 APG 알고리즘이 연속적 및 이산 위상 보정 시나리오 양쪽에서 기존 기법들보다 더 빠른 수렴 속도와 더 높은 총 전송률을 달성할 수 있는가?
• RQ4 최근의 이산 위상 최적화 기법을 어떻게 활용하여 하드웨어 제약이 있는 위상 보정기기의 존재 조건에서도 최적성을 확보할 수 있는가?
• RQ5 실제 IRS 하드웨어 제약 조건 하에서 제안된 설계가 최신 알고리즘 대비 총 전송률 측면에서 얼마나 높은 성능 향상을 달성하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 매우 빠른 수렴 속도를 보이며, N=100개의 IRS 요소와 P_max=5 dBm 조건에서 몇 번의 반복 내에 수렴한다.
• 연속 위상 IRS의 경우, 제안된 설계는 [5]에서 제시된 최신 기법보다 더 높은 총 전송률을 달성하여 뛰어난 스펙트럼 효율성을 입증한다.
• 1비트 IRS(L=2)의 경우, 제안된 방법은 난잡한 양자화를 적용한 AO 및 BCD 알고리즘을 모두 능가하며, 명시적인 이산 위상 최적화의 중요성을 입증한다.
• 2비트 IRS(L=4)의 경우에도 제안된 방법은 양자화된 대안들보다 더 높은 총 전송률을 달성하여 다양한 위상 해상도 수준에서의 강인함을 확인한다.
• IRS의 포함은 시스템 용량을 크게 향상시키며, 모든 구성에서 IRS 보조 시스템이 비-IRS 시스템보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 발휘한다.
• 제안된 방법은 IRS 요소 수(N)의 변화에 관계없이 뛰어난 성능를 유지하며, 총 전송률은 N이 증가함에 따라 증가하고 항상 다른 설계들보다 뛰어나다.