[論文レビュー] Beamforming Optimization for Intelligent Reflecting Surface with Discrete Phase Shifts

Qingqing Wu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、ユーザーのSNR制約の下で送信電力を最小化することを目的とし、複数アンテナを備えたアクセスポイントにおける送信 beamforming と、インテリジェント反射表面（IRS）における離散的位相シフト beamforming を共同で設計する低複雑性の交互最適化アルゴリズムを提案する。解析的に、IRSのサイズが漸近的に大きくなる場合、離散的位相シフトに起因する性能損失は、位相シフトレベルの数にのみ依存する定数に収束することが示され、粗い1ビット位相シフト器でさえも、漸近的な二乗電力増幅効果を保持することが確認された。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising technology for achieving high spectrum efficiency in future wireless networks by leveraging massive low-cost reflecting elements with each reflecting the incident signal with a proper phase shift. However, prior works on IRS are mainly based on the optimization of infinite-resolution phase shifters which are practically infeasible due to hardware imperfections. In contrast, we study in this paper an IRS-aided wireless network, where an IRS with only finite-resolution phase shifter available at each element is deployed to assist in the communication from a multi-antenna access point (AP) to a single-antenna user. We aim to minimize the transmit power at the AP by jointly optimizing the transmit beamforming at the AP and reflect beamforming at the IRS, subject to the signal-to-noise ratio (SNR) constraint and practical discrete phase shift constraints. We first propose a suboptimal but low-complexity algorithm by exploiting the alternating optimization technique. Then, we reveal that as in the case with continuous phase shifts, the IRS with discrete phase shifts also achieves the squared power gain for asymptotically large number of reflecting elements, despite suffering a performance loss that depends only on the resolution of phase shifters.

研究の動機と目的

• 理想的な連続的位相シフトではなく、有限解像度の位相シフト器を用いたIRSの実装という実用的課題に対処すること。
• 単一アンテナユーザーにおける目標信号対雑音比（SNR）を満たしつつ、複数アンテナを備えたアクセスポイントの送信電力を最小化すること。
• 連続的送信ビームフォーミングとIRSにおける離散的反射ビームフォーミングを組み合わせた共同ビームフォーミング戦略を設計すること。
• 大アパーチャ領域における、離散的位相IRSと理想的な連続的位相IRSとの間の根本的な性能ギャップを分析すること。
• シミュレーションおよび解析的妥当性の両面から、提案されたアルゴリズムの有効性を示すこと。

提案手法

• SNR制約および離散的位相制約の下で送信電力を最小化する非凸最適化問題を定式化する。
• 交互最適化（AO）を用い、片方を固定して他方を最適化する反復的手法により、送信ビームフォーミングと離散的位相シフトを最適化する。
• 他の位相シフトが固定された状態で、各IRS要素について利用可能な有限の位相レベルの全組み合わせを全探索し、最適な離散的位相シフトを計算する。
• 最適な連続的位相解の下限として、半定値計画法（SDP）を用い、性能損失を評価する。
• 位相量子化に起因する漸近的性能損失の解析的表現を導出し、それが位相シフトレベルの数にのみ依存し、反射素子の数には依存しないことを示す。
• IRSサイズ、位相解像度（1ビットおよび2ビット）、ユーザー位置を変化させたシミュレーションにより、手法を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 反射素子数が非常に大きくなる場合、IRS支援システムにおいて離散的位相シフトを連続的位相シフトに代えることによる根本的性能損失はどの程度か？
• RQ2 離散的位相制約下で、送信と反射ビームフォーミングを共同最適化するにあたり、低複雑性アルゴリズムが近似的に最適な性能を達成できるか？
• RQ3 1ビットIRSは連続的位相IRSに比べて、送信電力削減においてどの程度の性能を示すか？
• RQ4 位相シフトが有限のレベルに量子化された場合でも、IRSの漸近的二乗電力増幅効果は依然として成立するか？
• RQ5 離散的位相シフトを用いた単純な初期化手法に比べて、反復的最適化アルゴリズムによる利点はどの程度顕著か？

主な発見

• 離散的位相シフトに起因する性能損失は、IRS素子数が増加するにつれて、素子数にかかわらず定数に収束する。
• 1ビット位相シフト器では、漸近的性能損失は約 -3.9224 dB であり、2ビット位相シフト器では -0.9224 dB である。
• 1ビット位相シフト器でさえも、連続的位相の場合と同様に、漸近的な二乗電力増幅効果を達成しており、IRSの主要な性能優位性が保持されている。
• 提案されたAOベースのアルゴリズムは、近似的に最適な性能を達成しており、全探索解に非常に近い結果を示し、特に1ビット位相シフト器では初期化手法を著しく上回っている。
• ユーザーがIRSに近接している場合に特に顕著に、離散的位相シフトを用いたIRSを導入することで、IRSを一切使用しない場合と比較して、APでの送信電力が顕著に削減される。
• AOアルゴリズムと全探索解との間の性能ギャップは最小限に抑えられており、提案された低複雑性アプローチの効率性と有効性が裏付けられている。