[论文解读] Intelligent Reflecting Surface-Aided Joint Processing Coordinated Multipoint Transmission

Meng Hua, Qingqing Wu+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 54被引用 12

一句话总结

该论文提出了一种智能反射面（IRS）辅助的联合处理协作多点（JP-CoMP）传输方案，通过联合优化基站波束成形与IRS相位移，以最大化边缘用户的最小速率。利用均方误差重构与迭代优化方法，该方案在频谱效率方面显著优于传统CoMP，数值结果表明，通过部署IRS可实现显著的速率提升。

ABSTRACT

This paper investigates intelligent reflecting surface (IRS)-aided multicell wireless networks, where an IRS is deployed to assist the joint processing coordinated multipoint (JP-CoMP) transmission from multiple base stations (BSs) to multiple cell-edge users. By taking into account the fairness among cell-edge users, we aim at maximizing the minimum achievable rate of cell-edge users by jointly optimizing the transmit beamforming at the BSs and the phase shifts at the IRS. As a compromise approach, we transform the non-convex max-min problem into an equivalent form based on the mean-square error method, which facilities the design of an efficient suboptimal iterative algorithm. In addition, we investigate two scenarios, namely the single-user system and the multiuser system. For the former scenario, the optimal transmit beamforming is obtained based on the dual subgradient method, while the phase shift matrix is optimized based on the Majorization-Minimization method. For the latter scenario, the transmit beamforming matrix and phase shift matrix are obtained by the second-order cone programming and semidefinite relaxation techniques, respectively. Numerical results demonstrate the significant performance improvement achieved by deploying an IRS. Furthermore, the proposed JP-CoMP design significantly outperforms the conventional coordinated scheduling/coordinated beamforming coordinated multipoint (CS/CB-CoMP) design in terms of max-min rate.

研究动机与目标

• 通过引入智能反射面（IRS）作为低成本、低功耗的替代方案，解决大规模MIMO与超密集网络中的高能耗与高硬件成本问题。
• 通过最大化所有用户中可实现的最小速率，解决多小区网络中边缘用户之间的公平性问题。
• 联合优化基站的发射波束成形与IRS的相位移，以提升频谱效率与用户公平性。
• 基于均方误差（MSE）最小化与连续凸逼近方法，设计一种次优的迭代算法，以求解非凸优化问题。
• 在单用户与多用户场景下评估所提出的IRS辅助JP-CoMP设计的性能，并与传统的协调调度/协调波束成形（CS/CB-CoMP）进行比较。

提出的方法

• 利用拉格朗日对偶与Duncan-Guttman恒等式，将非凸的最大-最小速率问题转化为等价的MSE优化问题。
• 针对单用户场景，通过对偶次梯度法推导最优波束成形，并利用主要化-最小化（MM）算法优化IRS相位移。
• 针对多用户场景，采用二阶锥规划（SOCP）优化波束成形矩阵，并利用半定松弛（SDR）处理非凸的相位移约束。
• 引入拉格朗日对偶公式，解耦波束成形与相位移优化，实现对两个变量的迭代优化。
• 利用KKT条件，基于最小均方误差（MMSE）解，推导出最优波束成形与接收滤波矩阵的闭式表达式。
• 通过向量化矩阵形式与迹恒等式重构功率与速率约束，以支持在迭代算法中的高效实现。

实验结果

研究问题

• RQ1 IRS部署如何提升多小区联合处理协作多点（JP-CoMP）系统中的频谱效率与公平性？
• RQ2 如何实现基站发射波束成形与IRS相位移的最优联合设计，以最大化边缘用户的最小速率？
• RQ3 所提出的IRS辅助JP-CoMP方案在最大-最小速率与公平性方面，相较于传统CS/CB-CoMP的性能表现如何？
• RQ4 非凸的最大-最小速率问题是否可通过MSE最小化与连续凸逼近方法有效转化并求解？
• RQ5 IRS辅助JP-CoMP在单用户与多用户场景下的性能增益如何？优化技术的可扩展性如何？

主要发现

• 所提出的IRS辅助JP-CoMP方案显著提升了边缘用户的最小可实现速率，相比传统CS/CB-CoMP，表现出显著的频谱效率增益。
• 数值结果表明，IRS部署实现了$ ext{O}(N^2) $的平方增益，其中$ N $为反射单元数量，导致信噪比（SNR）呈二次方增长。
• 基于MSE最小化与连续凸逼近的迭代算法收敛至高质量的次优解，单用户场景下通过对偶次梯度优化可实现全局最优波束成形。
• 基于MM的相位移优化可收敛至局部最优解，所设计的相位移矩阵能实现期望信号的相长波束成形与干扰的相消。
• 由于联合优化了波束成形与无源波束成形，所提方法在最大-最小速率方面优于传统CoMP技术，尤其在边缘覆盖与公平性方面表现更优。
• 配备1,720个单元的大规模IRS总功耗仅为0.280 W，证实了IRS作为低成本部署方案的高能效特性。