[논문 리뷰] Energy-Efficient Communication Networks via Multiple Aerial Reconfigurable Intelligent Surfaces: DRL and Optimization Approach

Pyae Sone Aung, Yu Min Park외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 07. 07.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 다중 항공 재구성 가능 지능 표면(ARIS) 시스템을 제안하여 5G/6G 네트워크에서 에너지 효율성과 스펙트럼 효율성을 향상시키기 위해 ARIS 배치, 반사 요소의 on/off 상태, 위상 이동, 전력 제어를 공동 최적화함으로써 구현한다. 분해 기반 접근법과 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA), 액터-크리틱 프록시럴 정책 최적화(Actor-Critic Proximal Policy Optimization, AC-PPO), 고래 떼 최적화 알고리즘(Whale Optimization Algorithm, WOA)을 활용한 방법은 단일 ARIS 시스템 대비 72% 높은 에너지 효율성과 58% 높은 합산 속도를 달성한다.

ABSTRACT

In the realm of wireless communications in 5G, 6G and beyond, deploying unmanned aerial vehicle (UAV) has been an innovative approach to extend the coverage area due to its easy deployment. Moreover, reconfigurable intelligent surface (RIS) has also emerged as a new paradigm with the goals of enhancing the average sum-rate as well as energy efficiency. By combining these attractive features, an energy-efficient RIS-mounted multiple UAVs (aerial RISs: ARISs) assisted downlink communication system is studied. Due to the obstruction, user equipments (UEs) can have a poor line of sight to communicate with the base station (BS). To solve this, multiple ARISs are implemented to assist the communication between the BS and UEs. Then, the joint optimization problem of deployment of ARIS, ARIS reflective elements on/off states, phase shift, and power control of the multiple ARISs-assisted communication system is formulated. The problem is challenging to solve since it is mixed-integer, non-convex, and NP-hard. To overcome this, it is decomposed into three sub-problems. Afterwards, successive convex approximation (SCA), actor-critic proximal policy optimization (AC-PPO), and whale optimization algorithm (WOA) are employed to solve these sub-problems alternatively. Finally, extensive simulation results have been generated to illustrate the efficacy of our proposed algorithms.

연구 동기 및 목표

• 5G/6G 네트워크에서 환경적 장애물로 인한 기지국(BS)과 사용자 단말기(UE) 간의 나쁜 라인오브사이트(LoS) 통신 문제를 해결하기 위해.
• UAV에 탑재된 다수의 항공 재구성 가능 지능 표면(ARIS)을 도입하여 다운링크 통신에서 에너지 효율성과 스펙트럼 효율성을 향상시키기 위해.
• 혼합 정수, 비볼록, NP-하드 문제로서 ARIS 배치, 반사 요소의 on/off 상태, 위상 이동, 전송 전력 제어를 공동 최적화하기 위해.
• 단일 ARIS 및 전통적인 RIS 기반 시스템보다 뛰어난 성능을 보이는 확장 가능하고 에너지 효율적인 통신 프레임워크를 개발하기 위해.

제안 방법

• 공동 최적화 문제를 세 개의 하위 문제로 분해: ARIS 배치, 동시 on/off 및 위상 이동 최적화, 전력 제어.
• ARIS 배치 및 위상 이동 하위 문제의 비볼록성 처리를 위해 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 적용.
• 반사 요소의 on/off 상태와 위상 이동의 이산-연속 공동 최적화를 해결하기 위해 액터-크리틱 프록시럴 정책 최적화(Actor-Critic Proximal Policy Optimization, AC-PPO)를 사용.
• 다수의 ARIS 간 전송 전력 할당 최적화를 위해 고래 떼 최적화 알고리즘(Whale Optimization Algorithm, WOA)을 활용.
• 세 하위 문제를 번갈아 가며 반복적으로 해결하여 근사 최적 해에 수렴.
• 성능 시각화를 명확히 하기 위해 시뮬레이션 결과에 사비츠키-골라이 필터를 적용.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UAV에 탑재된 다중 ARIS가 단일 ARIS 또는 지상 기반 RIS 시스템에 비해 차단된 5G/6G 다운링크 네트워크에서 스펙트럼 효율성과 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 혼합 정수, 비볼록 환경에서 ARIS 배치, 반사 요소 상태, 위상 이동 및 전력 제어의 공동 최적화가 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 ARIS의 수와 반사 요소의 수가 증가할수록 평균 합산 속도와 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 다양한 학습률과 전송 전력 수준이 AC-PPO 기반 최적화의 수렴성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 다중 ARIS 시스템이 에너지 효율성과 스펙트럼 효율성 측면에서 UAV 릴레이 및 지상 기반 RIS 시스템보다 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 활성 신호 처리로 인해 더 높은 에너지 소비를 보이는 UAV 릴레이 벤치마크 대비 72% 높은 에너지 효율성을 달성한다.
• 단일 ARIS 시나리오 대비 평균 합산 속도에서 58% 향상되어 다수의 ARIS가 다양한 전파 경로를 제공하는 데서 유의미한 이점이 있음을 입증한다.
• 4개의 RIS를 갖는 지상 기반 RIS 시스템과 비교해 제안된 다중 ARIS 시스템은 UAV 이동성 덕분에 더 나은 LoS 링크를 확보하여 스펙트럼 효율성에서 69% 향상된 성과를 보였다.
• ARIS의 수가 증가할수록 에너지 효율성이 크게 향상되며, 특히 저 ARIS 규모에서 초기 배치 시 높은 마진 수익을 얻는다.
• 학습률 0.0002에서 AC-PPO 알고리즘이 효과적으로 수렴하여 최고의 누적 보상을 달성하지만, 높은 학습률일 경우 더 빠른 수렴에도 불구하고 성능이 저하된다.
• 반사 요소의 수가 증가할수록 UE의 평균 합산 속도가 향상되어 더 큰 표면 면적의 반사가 스펙트럼 효율성을 향상시킨다는 점을 확인한다.