[논문 리뷰] User Assignment with Distributed Large Intelligent Surface (LIS) Systems

Sha Hu, Krishna Chitti외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 06.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 12인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 K개의 사용자를 서비스하기 위해 M개의 분산된 LIS-유닛 중에서 K개를 선택하는 최적의 사용자 할당 방식을 제안한다. 수신 신호 강도(RSS)를 비용 척도로 사용하여, 합신호 대역폭 최대화를 위한 선형 합 할당 문제(LSAP)와 최소신호 대역폭 최대화를 위한 선형 블로킹 할당 문제(LBAP)로 사용자 할당을 모델링함으로써, Kuhn-Munkres 및 Threshold 알고리즘을 활용해 O(KM²) 복잡도로 근사 최적 성능를 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we consider a wireless communication system where a large intelligent surface (LIS) is deployed comprising a number of small and distributed LIS-Units. Each LIS-Unit has a separate signal process unit (SPU) and is connected to a central process unit (CPU) that coordinates the behaviors of all the LIS-Units. With such a LIS system, we consider the user assignments both for sum-rate and minimal user-rate maximizations. That is, assuming $M$ LIS-Units deployed in the LIS system, the objective is to select $K$ ($K\!\leq\!M$) best LIS-Units to serve $K$ autonomous users simultaneously. Based on the nice property of effective inter-user interference suppression of the LIS-Units, the optimal user assignments can be effectively found through classical linear assignment problems (LAPs) defined on a bipartite graph. To be specific, the optimal user assignment for sum-rate and user-rate maximizations can be solved by linear sum assignment problem (LSAP) and linear bottleneck assignment problem (LBAP), respectively. The elements of the cost matrix are constructed based on the received signal strength (RSS) measured at each of the $M$ LIS-Units for all the $K$ users. Numerical results show that, the proposed user assignments are close to optimal user assignments both under line-of-sight (LoS) and scattering environments.

연구 동기 및 목표

• 대규모 지능형 표면(LIS) 시스템에서 K명의 자율 사용자를 서비스하기 위해 M개의 분산된 LIS-유닛 중에서 최적의 K개 유닛을 선택하는 문제에 대응한다.
• 제한된 표면적을 가진 분산된 LIS-유닛의 실용적 구현 조건 하에서 시스템 합신호 대역폭과 최소 사용자 대역폭을 최대화한다.
• 간섭 억제 능력을 활용하는 저복잡도이고 확장 가능한 사용자 할당 프레임워크를 개발한다.
• RSS 기반 비용 행렬을 활용해 선로 시야(LoS) 및 산란 환경 모두에서 효율적인 사용자 연동을 가능하게 한다.
• 완전한 탐색 없이도 최적 성능에 가까운 계산 가능하고 타당한 해법을 제공한다.

제안 방법

• 각 사용자에 대해 각 LIS-유닛에서 수신되는 신호 강도(RSS)를 사용자 할당의 주요 척도로 모델링한다.
• RSS 값들을 간선 가중치로 사용하여 K명의 사용자와 M개의 LIS-유닛 사이에 가중치가 부여된 이분 그래프를 구성한다.
• 합신호 대역폭 최대화 문제를 Kuhn-Munkres 알고리즘으로 해결하는 선형 합 할당 문제(LSAP)로 공식화한다.
• 최소 사용자 대역폭 최대화 문제를 Threshold 알고리즘으로 해결하는 선형 블로킹 할당 문제(LBAP)로 공식화한다.
• 계산 복잡도를 줄이기 위해, 각 LIS-유닛의 중심점에서만 RSS 측정치를 사용한다(가능한 경우).
• 두 알고리즘 모두 이론적 수렴성과 O(KM²) 시간 복잡도를 보장하여 최적 해를 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산된 LIS 시스템에서 사용자 할당을 고전적 할당 문제로 공식화할 수 있을까? 근사 최적 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ2 LoS 및 산란 환경에서 RSS 기반 사용자 할당의 성능은 완전한 탐색 최적 할당과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ3 예를 들어 각 LIS-유닛의 중심에서만 측정하는 등의 단순화된 RSS 측정이 사용자 할당 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 방법은 완전한 탐색에 비해 복잡도를 크게 줄였음에도 불구하고 근사 최적의 합신호 대역폭 및 최소신호 대역폭 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ5 벽 반사 및 비선로 시야(Non-LoS) 상황과 같은 실용적인 전파 조건 하에서 사용자 할당 프레임워크는 얼마나 강인한가?

주요 결과

• 제안된 LSAP 및 LBAP 기반 사용자 할당은 LoS 및 산란 환경 모두에서 완전한 탐색 최적 해에 매우 가까운 성능를 달성한다.
• 수치 결과는 LSAP를 통한 합신호 대역폭 최대화와 LBAP를 통한 최소신호 대역폭 최대화가 무작위 사용자 할당에 비해 뚜렷이 뛰어난 성능를 보임을 보여준다.
• 단순화된 RSS 측정(각 LIS-유닛의 중심에서만 신호 강도 측정)은 성능 저하를 약간 유발하지만, 특히 사용자가 멀리 떨어져 있거나 LIS-유닛의 크기가 작을 경우에 그 영향이 미미하다.
• L=0.2 및 M=5인 경우, 단순화된 RSS 측정에서의 최소 사용자 대역폭은 전체 RSS 측정과 비교해 근소한 정도로 낮을 뿐이므로 실용적 타당성이 높다.
• O(KM²)의 시간 복잡도는 확장성과 실시간 적용 가능성을 보장하여, 동적 사용자 및 LIS-유닛 구성에 적합하다.
• LIS-유닛이 사용자 간 간섭을 효과적으로 억제할 수 있음을 고려할 때, RSS가 달성 가능한 사용자 대역폭의 신뢰할 수 있는 대체 척도가 될 수 있음을 확인함으로써, 프레임워크의 핵심 가정이 타당함을 검증한다.