[論文レビュー] Intelligent Reflecting Surface for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Networks

Min Fu, Yong Zhou+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 23被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、下行非直交多重アクセス（NOMA）ネットワークにおける基地局でのビームフォーミングと知能反射表面（IRS）での位相シフトを共同最適化するため、合計送信電力を最小化する、交互に差分凸（DC）プログラミング手法を提案する。この手法は、ランク1制約の正確なDC表現を活用することで、半定値緩和（SDR）およびランダム位相シフト手法よりも優れた性能を達成する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) has recently been recognized as a promising technology to enhance the energy and spectrum efficiency of wireless networks by controlling the wireless medium with the configurable electromagnetic materials. In this paper, we consider the downlink transmit power minimization problem for a IRS-empowered non-orthogonal multiple access (NOMA) network by jointly optimizing the transmit beamformers at the BS and the phase shift matrix at the IRS. However, this problem turns out to be a highly intractable non-convex bi-quadratic programming problem, for which an alternative minimization framework is proposed via solving the non-convex quadratic programs alternatively. We further develop a novel difference-of-convex (DC) programming algorithm to solve the resulting non-convex quadratic programs efficiently by lifting the quadratic programs into rank-one constrained matrix optimization problems, followed by representing the non-convex rank function as a DC function. Simulation results demonstrate the performance gains of the proposed method.

研究の動機と目的

• IRSを支援する下行リンクNOMAネットワークにおける高次元かつ非凸な二回形式の送信電力最小化問題に対処すること。
• ユーザーのサービス品質（QoS）制約の下で、基地局におけるアクティブビームフォーミングとIRSにおけるパasive位相シフトを共同最適化すること。
• 高次元設定においてSDRの性能制限を克服するため、より正確なランク1制約表現を開発すること。
• 交互最適化フレームワークから生じる非凸二次計画問題を効率的かつ実行可能に解けるようにすること。

提案手法

• 基地局のビームフォーミングベクトルとIRSの位相シフト行列を繰り返し更新する、交互最適化フレームワークを用いる。
• 行列リフトを用いて、非凸な二次制約付き二次計画（QCQP）部分問題をランク1制約付き行列最適化問題に変換する。
• トレースノルムとスぺクトルノルムの差分を用いて、非凸なランク1制約を凸関数の差分（DC）として表現する。
• 得られた非凸DCプログラミング問題を、効率的かつ正確に解くための新規DCアルゴリズムを開発する。
• ランク1制約の正確なDC表現を採用することで、SDRベース手法で一般的に見られるランク不足と性能劣化を回避する。
• 収束が保証され、実行可能かつ高品質な解が得られるように、ビームフォーミングと位相シフト最適化部分問題を交互に解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRSを活用するNOMAネットワークにおける非凸なビームフォーミングおよび位相シフト最適化問題を解く際、交互DCプログラミング手法は、従来の半定値緩和（SDR）を上回る性能を示せるか？
• RQ2 提案手法は、ビームフォーミングと位相シフト最適化を統合した非凸かつ二回形式の送信電力最小化問題の取り扱いが困難な性質をどのように処理するか？
• RQ3 送信電力低減の観点で、提案手法はランダム位相シフト法およびSDRベース手法に対して、どの程度の性能向上を達成するか？
• RQ4 基地局のアンテナ数（M）とIRSの反射素子数（N）の増加が、システムの送信電力性能に与える影響は何か？

主な発見

• 提案された交互DC法は、信頼性高く収束し、SDR法とは異なり、テストされたシナリオで3回目の反復以降に実行可能解を返さないのに対し、正確なランク1解を達成する。
• 特にSDR性能が劣化する高次元設定において、提案手法はSDRベース手法よりも顕著に送信電力を低減する。
• 基地局アンテナ数（M）の増加は、送信電力を単調に減少させる傾向を示し、大規模MIMOアレイの利点を裏付けている。
• IRS反射素子数（N）の増加は、送信電力を急速に減少させることを示しており、より大きなIRSアパーチャーが強い性能向上をもたらすことを示している。
• IRSを活用するNOMAネットワークは、IRSを備えない従来のNOMAネットワークを上回る性能を示しており、IRSがスペクトル効率およびエネルギー効率の向上に果たす重要な役割を確認している。
• すべての設定において、提案手法はランダム位相シフト法よりも低い送信電力を達成しており、共同最適化の必要性を裏付けている。