[論文レビュー] Beamforming Design with Fast Convergence for IRS-Aided Full-Duplex Communication

Hong Shen, Tian Ding+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 21被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、IRS支援型フルデュプレックスMISOシステムにおけるスルーレート最大化のための高速収束型交替アルゴリズムを提案する。各反復において半閉形式および閉形式の解を導出することで、従来手法と比較して著しく高速な収束性と低い計算複雑性を達成し、特に大規模なIRSに対して優れた性能を発揮する。

ABSTRACT

We study the beamforming optimization for an intelligent reflecting surface (IRS)-aided full-duplex (FD) communication system in this letter. Specifically, we maximize the sum rate of bi-directional transmissions by jointly optimizing the transmit beamforming and the beamforming of the IRS reflection. A fast converging alternating algorithm is developed to tackle this problem. In each iteration of the proposed algorithm, the solutions to the transmit beamforming and the IRS reflect beamforming are obtained in a semi-closed form and a closed form, respectively. Compared to an existing method based on the Arimoto-Blahut algorithm, the proposed method achieves almost the same performance while enjoying much faster convergence and lower computational complexity.

研究の動機と目的

• 高スペクトル効率を実現するIRS支援型フルデュプレックスMIMOシステムにおけるスルーレート最適化の課題に取り組む。
• 特に大規模なIRSに対して著しく遅延が生じる既存手法（例：Arimoto-Blahutアルゴリズム）の収束遅さと高い計算複雑性を克服する。
• 送信ビームフォーミングとIRS反射ビームフォーミングを同時に最適化する効率的な反復的アルゴリズムを開発する。
• 先行研究と比較して反復処理あたりの計算複雑性を著しく低減しつつ、ほぼ最適な性能を達成する。
• 反射ビームフォーミングに対して閉形式解、送信ビームフォーミングに対して半閉形式解を導出することで、高速な収束を実現する。

提案手法

• 送信ビームフォーマーと反射ビームフォーマーを交互に更新する交替最適化アルゴリズムを提案する。
• スルーレート関数の下界を最大化することで、各送信ビームフォーマーに対して半閉形式解を導出する。
• 非凸目的関数の凸近似を用いて、反射ビームフォーマーに対して閉形式解を取得する。
• 主要化最小化アプローチを用いてスルーレートの下界を構築し、収束が単調増加となるように保証する。
• 行列トレースおよびベクトル化の恒等式を適用して、反射ビームフォーミング最適化問題を扱いやすい形に簡略化する。
• 位相シフト行列の構造を活用し、IRS素子が受動的かつ位相のみを制御可能であるという性質を応用して、解析的解を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS支援型フルデュプレックスMIMOシステムにおけるスルーレート最大化に向け、高速収束型アルゴリズムを設計可能か？
• RQ2 性能を損なわず、反射ビームフォーミング最適化の計算複雑性をどのように低減できるか？
• RQ3 送信・反射ビームフォーミングを同時に最適化する条件下で、IRS反射ビームフォーミングに対して閉形式解を導出可能か？
• RQ4 Arimoto-Blahutに基づく手法と比較して、提案手法の収束速度と性能はどのように異なるか？
• RQ5 IRSサイズ（反射素子数 $N$）が、提案手法の収束性および複雑性に与える影響は何か？

主な発見

• 提案手法は、高い精度で知られるArimoto-Blahutに基づく手法と同等のスルーレート性能を達成する。
• 特に反射素子数 $N$ が大きい場合に顕著に収束が速く、Arimoto-Blahut法よりも顕著に高速に収束する。
• 反復処理あたりの反射ビームフォーミング最適化の計算複雑性が $igO(N^3)$ から $igO(N^2)$ に低減され、大規模IRSへのスケーラビリティが実現された。
• 各反復において反射ビームフォーミング解が閉形式で得られ、反復ソルバーを回避し、半定値緩和（SDR）手法と比較して実行時間が短縮された。
• 反復処理においてスルーレート目的関数が単調増加するため、局所最適解への収束が保証される。
• シミュレーション結果により、さまざまなチャネル状態およびIRSサイズにおいて優れた性能を発揮することが確認され、本手法のロバストネスと効率性が裏付けられた。