[논문 리뷰] Double-IRS Aided MIMO Communication under LoS Channels: Capacity Maximization and Scaling

Yitao Han, Shuowen Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 26.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 직선 시야(LoS) 채널 조건 하에서 두 개의 지능형 반사면(IRS)이 협력하는 이중-IRS 기반 MIMO 시스템을 제안하여, 전송 beamforming과 수동 beamforming을 공동으로 최적화함으로써 스펙트럼 효율을 극대화한다. 이중 반사 링크와 두 개의 단일 반사 링크를 활용함으로써, 시스템은 IRS 요소 수에 대해 $\mathcal{O}(M^4)$의 용량 스케일링 순서를 달성하며, 단일-IRS 시스템보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising technology to extend the wireless signal coverage and support the high performance communication. By intelligently adjusting the reflection coefficients of a large number of passive reflecting elements, the IRS can modify the wireless propagation environment in favour of signal transmission. Different from most of the prior works which did not consider any cooperation between IRSs, in this work we propose and study a cooperative double-IRS aided multiple-input multiple-output (MIMO) communication system under the line-of-sight (LoS) propagation channels. We investigate the capacity maximization problem by jointly optimizing the transmit covariance matrix and the passive beamforming matrices of the two cooperative IRSs. Although the above problem is non-convex and difficult to solve, we transform and simplify the original problem by exploiting a tractable characterization of the LoS channels. Then we develop a novel low-complexity algorithm whose complexity is independent of the number of IRS elements. Moreover, we analyze the capacity scaling orders of the double-IRS aided MIMO system with respect to an asymptotically large number of IRS elements or transmit power, which significantly outperform those of the conventional single-IRS aided MIMO system, thanks to the cooperative passive beamforming gain brought by the double-reflection link and the spatial multiplexing gain harvested from the two single-reflection links. Extensive numerical results are provided to show that by exploiting the LoS channel properties, our proposed algorithm can achieve a desirable performance with low computational time. Also, our capacity scaling analysis is validated, and the double-IRS system is shown to achieve a much higher rate than its single-IRS counterpart as long as the number of IRS elements or the transmit power is not small.

연구 동기 및 목표

• 기존 MIMO 시스템에서 다중 IRS 간 협력 beamforming 이득의 부족을 해결하기 위해.
• 직선 시야(LoS) 전파 조건 하에서 이중-IRS MIMO 시스템의 스펙트럼 효율을 극대화하기 위해.
• 실제 구현에 적합한, IRS 요소 수에 영향을 받지 않는 저복잡도 알고리즘 개발을 위해.
• IRS 크기 및 전송 전력에 따른 점근적 용량 스케일링 거동 분석을 위해.
• 고신호대역비 및 대규모 IRS 환경에서 이중-IRS 시스템이 단일-IRS 시스템보다 뛰어난 성능을 보임을 검증하기 위해.

제안 방법

• 비볼록 최적화 문제를 단순화하기 위해, 유연한 위상 이득 및 path-loss 특성으로 LoS 채널을 모델링한다.
• 두 개의 IRS를 통해 단일 반사 링크와 이중 반사 링크를 조합함으로써 MIMO 채널 이득에 대한 닫힌 형태의 표현식을 유도한다.
• IRS 요소 수에 영향을 받지 않는 복잡도를 지닌 새로운 교대 최적화 알고리즘을 제안한다.
• 모든 링크를 관통하는 건설적 위상 정렬을 포함하여, 수동 beamforming 계수를 최적화함으로써 유효 채널 이득을 극대화한다.
• 직접 링크, 두 개의 단일 반사 링크, 그리고 하나의 이중 반사 링크 기여를 포함한 닫힌 형태의 시스템 용량을 유도한다.
• 대규모 IRS 요소 수 및 고전송 전력 조건 하에서 이론적 용량 스케일링 법칙을 유도하였으며, $\mathcal{O}(M^4)$의 증가를 보여준다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LoS 조건 하에서 이중-IRS MIMO 시스템은 단일-IRS 시스템 대비 어떤 용량 이득을 달성하는가?
• RQ2 이중-IRS MIMO 시스템에서 전송 공분산과 수동 beamforming의 공동 최적화는 어떻게 효율적으로 해결할 수 있는가?
• RQ3 IRS 요소 수 또는 전송 전력에 따른 이중-IRS 시스템의 점근적 용량 스케일링 거동은 어떠한가?
• RQ4 이중 반사 링크에서 유도되는 협력 수동 beamforming 이득은 스펙트럼 효율을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 IRS 요소 수에 영향을 받지 않는 저복잡도 알고리즘을 설계할 수 있는가?

주요 결과

• 이중-IRS MIMO 시스템은 IRS 요소 수에 대해 $\mathcal{O}(M^4)$의 용량 스케일링 순서를 달성하며, 단일-IRS 시스템의 $\mathcal{O}(M^2}$ 스케일링보다 뚜렷이 뛰어나다.
• 제안된 알고리즘은 IRS 요소 수에 영향을 받지 않는 계산 복잡도를 지니며, 확장성이 보장된다.
• 수치 결과는 IRS 요소 수나 전송 전력이 클수록 이중-IRS 시스템이 단일-IRS 시스템보다 상당히 높은 스펙트럼 효율을 달성함을 확인한다.
• 이중 반사 및 단일 반사 신호를 일관되게 합성하기 위해, 두 IRS의 위상 이득을 정렬함으로써 시스템 용량이 극대화된다.
• 유도된 닫힌 형태의 용량 식은 이중 반사 링크가 $\mathcal{O}(M^4)$의 이득을 기여하며, 단일 반사 링크가 추가적인 공간 multiplexing 이득을 제공함을 확인한다.
• 이론적 분석과 시뮬레이션을 통해, 낮은 계산 오버헤드로 근사 최적 성능을 달성함을 검증하였다.