[논문 리뷰] Weighted Sum-Rate Maximization for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Networks

Huayan Guo, Ying‐Chang Liang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 27.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 50인용 수 28

한 줄 요약

이 논문은 재구성 가능 지능 표 superfine(RIS)-보조 다중 사용자 MISO 다운링크 시스템에서 가중합비율(WSR)을 최대화하기 위해 공동 범용형 및 위상 시프트 최적화를 위한 저복잡도 알고리즘을 제안한다. 완벽한 CSI에 대해서는 분수 프로그래밍을, 불완전한 CSI에 대해서는 확률적 순차적 볼록 근사(Stochastic SCA)를 사용하여, 최적화된 RIS를 통해 최대 4 dB의 스펙트럼 효율 향상을 달성하면서도 채널 불확실성 10% 이하에서도 안정성을 유지한다.

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) is a promising solution to build a programmable wireless environment via steering the incident signal in fully customizable ways with reconfigurable passive elements. In this paper, we consider a RIS-aided multiuser multiple-input single-output (MISO) downlink communication system. Our objective is to maximize the weighted sum-rate (WSR) of all users by joint designing the beamforming at the access point (AP) and the phase vector of the RIS elements, while both the perfect channel state information (CSI) setup and the imperfect CSI setup are investigated. For perfect CSI setup, a low-complexity algorithm is proposed to obtain the stationary solution for the joint design problem by utilizing the fractional programming technique. Then, we resort to the stochastic successive convex approximation technique and extend the proposed algorithm to the scenario wherein the CSI is imperfect. The validity of the proposed methods is confirmed by numerical results. In particular, the proposed algorithm performs quite well when the channel uncertainty is smaller than 10%.

연구 동기 및 목표

• 완벽한 CSI 조건에서 RIS-보조 다중 사용자 MISO 다운링크 시스템에서 공동 범용형 및 위상 시프트 최적화를 통해 가중합비율(WSR)을 최대화하는 문제를 다룬다.
• 실제 채널 추정 오차를 고려하여 실용적인 조건에서의 시스템의 강건성 평가를 위해 완벽한 및 불완전한 채널 상태 정보(CSI) 시나리오를 모두 조사한다.
• 완벽한 CSI 경우에 대해 분수 프로그래밍을 활용하여 정적 해를 도출할 수 있는 저복잡도 알고리즘을 개발한다.
• 불완전한 CSI 상황으로 확장하기 위해 확률적 순차적 볼록 근사(Stochastic SCA, SSCA)를 활용하여 평균 WSR을 최대화하는 프레임워크를 확장한다.
• RIS 도입의 성능 향상과 RIS 위치 및 사용자 분포가 시스템 속도에 미치는 영향을 입증한다.

제안 방법

• RIS의 전력 제약 조건과 위상 시프트 제약 조건을 고려하여 WSR 최적화 문제를 비볼록 최적화 문제로 수식화한다.
• 완벽한 CSI 조건에서 WSR 문제를 효율적으로 해결하기 위해 분수 프로그래밍(FP) 기법을 적용하여 시퀀스 형태의 매개변수 하위문제로 변환한다.
• 반복적으로 범용형 벡터와 RIS 위상 시프트를 교차 최적화하는 알고리즘을 설계하여 정적 해로 수렴하도록 한다.
• 불완전한 CSI 상황으로 확장하기 위해 채널 불확실성을 알려진 분포를 가진 랜덤 변수로 모델링한다.
• 확률적 순차적 볼록 근사(Stochastic SCA, SSCA)를 사용하여 기대 WSR을 반복적으로 근사하고, 유도된 볼록 하위문제를 해결한다.
• 최적화 과정에서 RIS 위상 시프트의 단위 모듈러스 제약 조건을 처리하기 위해 페널티 기반 접근법을 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 완벽한 CSI 조건에서 공동 범용형 및 RIS 위상 시프트 최적화가 다중 사용자 MISO 시스템의 WSR을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 RIS가 도입된 경우 기존의 RIS 없음 또는 무작위 위상 시프트를 사용하는 시스템과 비교해 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 채널 추정 불확실성이 WSR 성능에 어떤 영향을 미치며, 제안된 알고리즘이 불완전한 CSI 조건에서도 높은 성능을 유지할 수 있는가?
• RQ4 RIS 도입 위치와 사용자 분포는 평균 시스템 속도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 RIS의 크기(요소 수)는 달성 가능한 WSR과 시스템 스펙트럼 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 100개의 수동 요소를 사용할 경우, 최적화되지 않은 RIS 도입 대비 스펙트럼 효율에서 최대 4 dB의 향상을 달성한다.
• 완벽한 CSI 조건에서 제안된 알고리즘은 교차 최적화와 유사한 성능를 보이며, 반복 복잡도를 낮게 유지하면서 동일한 정적 해로 수렴한다.
• 불완전한 CSI 조건에서 채널 불확실성이 10% 이하(분산 ϱ ≤ 0.5)일 경우, 알고리즘이 3 dB 이내의 성능 손실만을 유지한다.
• RIS 크기 N이 증가할수록 평균 WSR이 크게 증가하며, N=200일 경우 N=100일 때 8 dB의 전송 전력 조건과 유사한 성능를 보인다.
• 최적의 위치(예: D_I = 195 m)에 RIS를 설치할 경우, 비최적의 위치보다 더 높은 평균 속도를 달성하며, AP-RIS 및 RIS-사용자 링크의 경로 손실 곱에 민감하게 반응한다.
• CDF 결과는 제안된 방법이 랜덤 사용자 위치 조건에서도 안정적이고 높은 성능를 유지함을 확인하며, 사용자 이동성 및 분포에 대한 강건성을 입증한다.