[논문 리뷰] Transforming Fading Channel from Fast to Slow: Intelligent Refracting Surface Aided High-Mobility Communication

Zixuan Huang, Beixiong Zheng외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 04.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 높은 이동성 통신을 위한 지능형 굴절 표면(Invisible Reflecting Surface, IRS) 지원 전송 프로토콜을 제안하며, 정적에 가까운 사용자-IRS 및 LOS(선로 간 직선) 기지국(BS)-IRS 채널을 활용하여 효율적인 채널 추정과 수동 beamforming을 가능하게 한다. 이 방법은 빠르게 변하는 채널을 느리게 변하는 채널로 전환하여 훨씬 감소된 학습 오버헤드로 인해 전체 IRS 수동 beamforming 이득을 달성한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting/refracting surface (IRS) has recently emerged as a promising solution to reconfigure wireless propagation environment for enhancing the communication performance. In this paper, we study a new IRS-aided high-mobility communication system by employing the intelligent refracting surface with a high-speed vehicle to aid its passenger's communication with a remote base station (BS). Due to the environment's random scattering and vehicle's high mobility, a rapidly time-varying channel is typically resulted between the static BS and fast-moving IRS/user, which renders the channel estimation for IRS with a large number of elements more challenging. In order to reap the high IRS passive beamforming gain with low channel training overhead, we propose a new and efficient transmission protocol to achieve both IRS channel estimation and refraction optimization for data transmission. Specifically, by exploiting the quasi-static channel between the IRS and user both moving at the same high speed as well as the line-of-sight (LoS) dominant channel between the BS and IRS, the user first estimates the LoS component of the cascaded BS-IRS-user channel, based on which IRS passive refraction is designed to maximize the corresponding IRS-refracted channel gain. Then, the user estimates the resultant IRS-refracted channel as well as the non-IRS-refracted channel for setting an additional common phase shift at all IRS refracting elements so as to align these two channels for maximizing the overall channel gain for data transmission. Simulation results show significant performance improvement of the proposed design as compared to various benchmark schemes. The proposed on-vehicle IRS system is further compared with a baseline scheme of deploying fixed intelligent reflecting surfaces on the roadside to assist high-speed vehicular communications, which achieves significant rate improvement.

연구 동기 및 목표

• IRS를 활용한 고속 이동성 차량 통신에서의 높은 학습 오버헤드와 급격히 변화하는 채널 문제를 해결한다.
• 고속 사용자 이동성과 무작위 산란으로 인한 빠르게 변하는 환경에서 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI) 확보의 곤란함을 극복한다.
• 정적에 가까운 사용자-IRS 및 LOS 기반 BS-IRS 링크를 활용하여 최소한의 채널 학습으로 효율적인 수동 beamforming을 가능하게 한다.
• 고속 이동 환경에서도 전체 IRS 수동 beamforming 이득을 달성하면서 전반적인 채널을 안정화시켜 신뢰할 수 있는 전송을 실현한다.

제안 방법

• 두 단계 프로토콜을 제안: 제1단계에서는 펄스 신호를 사용하여 연결된 BS-IRS-사용자 채널의 LOS 성분을 추정한다.
• 제1단계에서 추정된 LOS 성분을 바탕으로 IRS 수동 굴절을 최적화하여 IRS 굴절 채널 이득을 극대화한다.
• 제2단계에서는 IRS 굴절 및 비-IRS 굴절 채널을 동시에 추정하여 모든 IRS 요소에 대해 동일한 위상 시프트를 설정한다.
• 동일한 위상 시프트를 통해 두 채널을 정렬하여 데이터 전송을 위한 전체 채널 이득을 극대화한다.
• 공간 상관성과 표면 하위 그룹화를 활용하여 하위 표면당 유효 채널을 추정함으로써 학습 오버헤드를 감소시킨다.
• 빔포밍 벡터와 위상 매개변수를 포함하는 채널 이득 표현을 기반으로 기울기 기반 최적화를 통해 IRS 위상 시프트를 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 빠르게 시간에 따라 변하는 채널을 가진 고속 이동성 IRS 지원 시스템에서 채널 추정을 어떻게 효율적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 고속 이동성으로 인한 기지국-사용자 링크의 빠르게 변하는 채널 특성을 지능형 IRS 재구성으로 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 최소한의 학습 오버헤드로 전체 수동 beamforming 이득을 달성하기 위한 최적의 두 단계 프로토콜은 무엇인가?
• RQ4 정적에 가까운 사용자-IRS 채널을 활용할 경우 기존 IRS 시스템에 비해 학습 효율성이 어떻게 향상되는가?
• RQ5 제안된 방법이 고속 이동 환경에서 빠르게 변하는 채널을 얼마나 잘 느리게 변하는 채널로 전환하는가?

주요 결과

• 제안된 두 단계 프로토콜은 빠르게 변하는 채널 조건에서도 고속 이동 환경에서 전체 IRS 수동 beamforming 이득을 달성한다.
• 전체 기지국-사용자 채널은 빠르게 변하는 채널에서 느리게 변하는 채널로 전환되어 더 신뢰할 수 있는 데이터 전송이 가능해진다.
• 시뮬레이션 결과, 채널 학습 시간이 크게 감소함에 따라 기준 기반路边 IRS 설계 대비 전송 속도 향상이 뚜렷하게 나타났다.
• 이 방법은 정적에 가까운 사용자-IRS 채널과 지배적인 LOS 기반 BS-IRS 링크를 효과적으로 활용하여 학습 오버헤드를 최소화한다.
• 크래머-라오 하한(Cramér-Rao bound, CRB) 분석을 통해 위상 시프트 추정의 정확도를 확인하였으며, 위상 매개변수 ψx 및 ψy에 대한 CRB 값이 유도되었다.
• 고속 차량 환경에서 고정형路边 IRS 배치 대비 피드백 및 학습 요구 사항이 감소함에 따라 제안된 방법이 우수한 성능을 발휘한다.