[논문 리뷰] Enhancing Energy Efficiency for Reconfigurable Intelligent Surfaces with Practical Power Models

Zhiyi Li, Jida Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 10. 24.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)에 대한 실용적인 전력 모델을 제안하며, ON/OFF 상태에서 PIN 다이오드의 동적 전력 소모를 고려하여 RIS 지원 다중 사용자 MISO 시스템에서 정확한 에너지 효율성(EE) 최적화를 가능하게 한다. 이 모델을 비볼록 혼합정수 EE 최적화 프레임워크에 통합하고, 최대 기울기 탐색과 SDP 완화를 활용한 교대 최적화 알고리즘으로 해결함으로써, 다양한 시나리오에서 뚜렷한 EE 향상을 달성하며 계산 복잡도를 지수적에서 다항식으로 감소시킨다.

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) are widely considered a promising technology for future wireless communication systems. As an important indicator of RIS-assisted communication systems in green wireless communications, energy efficiency (EE) has recently received intensive research interest as an optimization target. However, most previous works have ignored the different power consumption between ON and OFF states of the PIN diodes attached to each RIS element. This oversight results in extensive unnecessary power consumption and reduction of actual EE due to the inaccurate power model. To address this issue, in this paper, we first utilize a practical power model for a RIS-assisted multi-user multiple-input single-output (MU-MISO) communication system, which takes into account the difference in power dissipation caused by ON-OFF states of RIS's PIN diodes. Based on this model, we formulate a more accurate EE optimization problem. However, this problem is non-convex and has mixed-integer properties, which poses a challenge for optimization. To solve the problem, an effective alternating optimization (AO) algorithm framework is utilized to optimize the base station and RIS beamforming precoder separately. To obtain the essential RIS beamforming precoder, we develop two effective methods based on maximum gradient search and SDP relaxation respectively. Theoretical analysis shows the exponential complexity of the original problem has been reduced to polynomial complexity. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms the existing ones, leading to a significant increase in EE across a diverse set of scenarios.

연구 동기 및 목표

• PIN 다이오드의 ON 및 OFF 상태에서의 변동 전력 소모를 고려하지 않은 기존 RIS 보조 시스템에서의 에너지 효율성(EE) 최적화의 부정확성을 해결하기 위해.
• 특히 위상변경 구성에 의한 동적 소모를 반영하는 실질적인 하드웨어 행동을 반영한 더 현실적인 전력 모델을 개발하기 위해.
• 실용적인 전력 모델을 통합한 비볼록 혼합정수 EE 최적화 문제를 수립하여 시스템 정확도를 향상시키기 위해.
• 기본국과 RIS의 비전파형 최적화를 분리하는 교대 최적화(AO) 기반의 효율적인 알고리즘 프레임워크와 두 가지 효과적인 RIS 비전파형 예비설계 방법을 설계하여 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해.

제안 방법

• PIN 다이오드의 ON 및 OFF 상태를 구분하는 실용적인 RIS 전력 모델을 도입하여, 총 시스템 전력 예산에 상태에 의존하는 전력 소모를 통합한다.
• 목표가 총 전력 소비(동적 RIS 하드웨어 소모 포함) 단위 당 스펙트럼 효율성을 최대화하는 비볼록 혼합정수 EE 최적화 문제를 수립한다.
• 기지국과 RIS 비전파형 최적화를 분리하기 위해 교대 최적화(AO) 프레임워크를 적용하여, 양쪽 예비설계의 반복적 개선을 가능하게 한다.
• 비볼록성을 다루기 위해 두 가지 RIS 비전파형 예비설계 방법을 개발한다: 하나는 최대 기울기 탐색 기반이고, 다른 하나는 준정방형계획(SDP) 완화를 활용한다.
• 라그랑주 이중성과 카룩-쿤-터커(KKT) 조건을 활용하여 전력 할당 하위문제에 대한 해석적 해를 유도함으로써 수렴성을 보장한다.
• 행렬 리프팅과 랭크-1 제약 조건 강제를 통해 원래의 비볼록 문제와 완화된 SDP 공식화 간의 동치성을 확립하며, 특정 조건 하에서 최적성 유지 보장.

Figure 1: RIS-assisted MU-MISO downlink system.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 PIN 다이오드의 ON 및 OFF 상태에서의 동적 전력 소모가 RIS 보조 통신 시스템의 실제 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 정확하지 않은 일정 전력 RIS 모델을 사용할 경우 EE 최적화 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 상태에 의존하는 PIN 다이오드 소모를 고려한 실용적인 전력 모델이 시스템 에너지 효율성 향상에 측정 가능한 기여를 할 수 있는가?
• RQ4 유도된 비볼록 혼합정수 EE 최적화 문제는 어떻게 계산 복잡도를 감소시키면서 효율적으로 해결할 수 있는가?
• RQ5 SDP 완화를 통한 제안된 AO 기반 알고리즘이 기존의 EE 최적화 방법에 비해 스펙트럼 효율성 및 에너지 효율성 측면에서 어느 정도 뛰어난가?

주요 결과

• 제안된 실용적인 전력 모델은 다양한 상태에서 PIN 다이오드의 변동 전력 소모를 고려함으로써 에너지 효율성 추정의 정확도를 크게 향상시킨다.
• 제안된 알고리즘은 다양한 시스템 시나리오에서 기존의 일정 RIS 전력 소모를 가정하는 방법보다 뚜렷한 에너지 효율성 향상을 달성한다.
• 이론적 분석을 통해 SDP 완화와 KKT 기반 분해를 통해 원래 문제의 지수적 복잡도가 다항식 복잡도로 감소함을 확인하였다.
• 시뮬레이션 결과는 동적 전력 모델이 활성화된 RIS 요소 수가 많을수록 불필요한 전력 소모가 측정 가능한 정도로 감소함을 보여준다.
• RIS 비전파형 예비설계를 위한 최대 기울기 탐색 및 SDP 완화 방법은 빠른 수렴과 뛰어난 성능 향상을 보이는 고품질의 해를 제공한다.
• 원래의 비볼록 문제와 완화된 SDP 공식화 간의 동치성이 엄밀히 증명되었으며, 랭크-1 조건 하에서 최적 해를 복원할 수 있음을 보장한다.

Figure 2: Convergence performances of the AO algorithm with four different BS transmit power, where the $x$ -axis denotes the number of iterations, $y$ -axis denotes the spectrum efficiency (bps/Hz).