[논문 리뷰] Throughput Maximization for IRS-Assisted Wireless Powered Hybrid NOMA and TDMA

Ding-Cai Zhang, Qingqing Wu외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 27.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 14인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 무선 전력 공급 네트워크에서 IRS를 활용한 하이브리드 NOMA와 TDMA 방식을 제안하여, IRS의 위상 보정과 시간 할당을 공동 최적화함으로써 시스템 스루풋을 최대화한다. 블록 좌표 상승, 준정수계획법, 순차적 랭크-일치 제약 조건 완화를 활용한 알고리즘은 near-optimal 성능를 달성하며, 기준 대비 최대 30%의 스루풋 향상을 보이며, 채널 특성이 다양한 사용자들을 더 많은 클러스터로 그룹화할수록 성능 향상이 뚜렷하다.

ABSTRACT

The high reflect beamforming gain of the intelligent reflecting surface (IRS) makes it appealing not only for wireless information transmission but also for wireless power transfer. In this letter, we consider an IRS-assisted wireless powered communication network, where a base station (BS) transmits energy to multiple users grouped into multiple clusters in the downlink, and the clustered users transmit information to the BS in the manner of hybrid non-orthogonal multiple access and time division multiple access in the uplink. We investigate optimizing the reflect beamforming of the IRS and the time allocation among the BS's power transfer and different user clusters' information transmission to maximize the throughput of the network, and we propose an efficient algorithm based on the block coordinate ascent, semidefinite relaxation, and sequential rank-one constraint relaxation techniques to solve the resultant problem. Simulation results have verified the effectiveness of the proposed algorithm and have shown the impact of user clustering setup on the throughput performance of the network.

연구 동기 및 목표

• IRS 보조 무선 전력 네트워크에서 사용자 장비의 복잡도와 스펙트럼 효율성 간의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 기존 NOMA 시스템에서의 높은 순차적 인터패런스 제거(SIC) 복잡도와 오류 전파 문제를 극복하기 위해.
• SIC 부담을 줄이면서도 성능 이점을 유지하기 위해 NOMA와 TDMA를 융합한 하이브리드 다중접근 방식을 설계하기 위해.
• 무선 전력 통신 시스템에서 IRS 반사 beamforming과 시간 할당을 공동 최적화하여 네트워크 스루풋을 최대화하기 위해.

제안 방법

• 시간 할당과 IRS 위상 보정을 반복적으로 최적화하기 위해 블록 좌표 상승(BCA)을 적용한다.
• 반사 beamforming 최적화에서 비볼록적인 랭크-일치 제약 조건을 처리하기 위해 준정수계획법(SDR)을 적용한다.
• 이완된 문제에서 타당한 위상 보정 해를 복원하기 위해 순차적 랭크-일치 제약 조건 완화(SROCR)를 사용한다.
• 완벽한 CSI를 가정하고, 단일 안테나 기지국과 N개의 능동적 반사 요소를 갖는 IRS를 모델링한다.
• 사용자들이 동일한 클러스터에 속해 있는 경우 NOMA를, 서로 다른 클러스터 간에는 TDMA를 사용하는 하이브리드 다중접근 전략을 도입한다. 이는 SIC 복잡도를 감소시킨다.
• 합계 스루풋을 최대화하기 위해 다운링크 에너지 전송과 업링크 정보 전송 시간 슬롯을 최적화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제안된 하이브리드 NOMA 및 TDMA 방식이 IRS 보조 WPCNs에서 순수 NOMA 또는 TDMA와 비교해 스루풋과 복잡도 측면에서 어떻게 성능을 내는가?
• RQ2 사용자 클러스터링 전략이 IRS 보조 하이브리드 다중접속 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 제한된 해상도를 갖는 이산적 위상 보정은 연속적 위상 보정에 비해 시스템 스루풋에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 에너지 전송과 정보 전송 간 최적의 시간 할당은 네트워크 스루풋을 최대화하기 위해 어떻게 설정되어야 하는가?
• RQ5 하이브리드 다중접속을 갖는 무선 전력 네트워크에서 IRS 반사 beamforming이 시스템 성능 향상에 얼마나 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 이론적 상한선에 매우 가까운 스루풋을 달성하며, '최적화된 IRS w/ TA (동일한 IRS)' 및 '랜덤 IRS w/ TA'와 같은 기준 알고리즘보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보인다.
• 각 반사 요소당 제어 비트 수가 증가할수록 이산적 위상 보정과 연속적 위상 보정 간 성능 격차가 감소하며, b=3일 경우 거의 연속적 성능에 도달한다.
• 채널 강도 차이가 큰 경우(LCSD) 사용자 그룹화 전략이 가장 높은 스루풋을 달성하며, 반면 채널 강도 차이가 작은 경우(SCSD) 전략은 가장 낮은 스루풋을 기록한다. 이는 더 나은 beamforming 이득 활용 덕분이다.
• 사용자 클러스터 수를 늘일수록 스루풋이 향상되며, 이는 공동 최적화를 위한 IRS beamforming과 시간 할당의 자유도가 증가하기 때문이다.
• 제안된 알고리즘은 '랜덤 IRS w/ TA' 기준 대비 최대 30% 높은 스루풋을 달성하여, IRS와 시간 할당 최적화를 공동으로 적용할 경우의 효과성을 입증한다.