[논문 리뷰] Joint Hardware Design and Capacity Analysis for Intelligent Reflecting Surface Enabled Terahertz MIMO Communications

Xinying Ma, Zhi Chen외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 13.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 48인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 재구성 가능 지능형 표 superfuce(RIS)를 활용한 테라헤르츠(THz) MIMO 통신에서 하드웨어 설계와 하이브리드 beamforming의 공동 최적화를 제안한다. 그래핀 기반 RIS를 도입하여 프ogrammable한 306.82°의 위상 응답을 구현하고, 수렴성과 데이터 전송률 향상을 위해 2차 테일러 전개를 이용해 단계 크기를 동적으로 갱신하는 적응형 경사하강법(A-GD) 알고리즘을 개발하였다. 또한 계산 복잡도와 성능 간의 우수한 트레이드오프를 달성하는 저복잡도의 순차 최적화(AO) 알고리즘을 제안하였다. 이는 랜덤 위상 설정 기반 기준 대비 9.21 bps/Hz의 성능 향상을 달성하였다.

ABSTRACT

Terahertz (THz) communications have been envisioned as a promising enabler to provide ultra-high data transmission for sixth generation (6G) wireless networks. To tackle the blockage vulnerability brought by severe path attenuation and poor diffraction of THz waves, an intelligent reflecting surface (IRS) is put forward to smartly control the incident THz waves by adjusting the phase shifts. In this paper, we firstly design an efficient hardware structure of graphene-based IRS with phase response up to 306.82 degrees. Subsequently, to characterize the capacity of the IRS-enabled THz multiple-input multiple-output (MIMO) system, an adaptive gradient descent (A-GD) algorithm is developed by dynamically updating the step size during the iterative process, which is determined by the second-order Taylor expansion formulation. In contrast with conventional gradient descent (C-GD) algorithm with fixed step size, the A-GD algorithm evidently improves the achievable rate performance. However, both A-GD algorithm and C-GD algorithm inherit the unacceptable complexity. Then a low complexity alternating optimization (AO) algorithm is proposed by alternately optimizing the precoding matrix by a column-by-column (CBC) algorithm and the phase shift matrix of the IRS by a linear search algorithm. Ultimately, the numerical results demonstrate the effectiveness of the designed hardware structure and the considered algorithms.

연구 동기 및 목표

• THz MIMO 시스템에서 RIS 하드웨어 설계와 하이브리드 beamforming의 공동 최적화를 통해 스펙트럼 효율성과 신뢰성을 향상시키기.
• RIS를 활용하여 THz 파장의 높은 경로 손실과 차단 취약성을 극복하고 신호 전파를 동적으로 제어하기.
• 그래핀 기반 RIS의 실용적 하드웨어 제약 조건을 고려한 저복잡도이면서 고성능의 beamforming 알고리즘 개발하기.
• RIS 기반 THz MIMO 시스템에서 이르는 전송률과 계산 복잡도 간의 유리한 트레이드오프 달성하기.

제안 방법

• 306.82°까지 프로그래머블 위상 응답을 갖는 실용적인 그래핀 기반 RIS 하드웨어 설계를 통해 테라헤르츠 신호에 대한 세밀한 웨이브프론트 제어를 가능하게 한다.
• 2차 테일러 전개를 이용해 단계 크기를 동적으로 갱신하는 적응형 경사하강법(A-GD) 알고리즘을 제안하여 수렴성과 전송률 성능을 향상시킨다.
• 열거적 최적화를 위해 열별로 프리코딩 행렬을 최적화하고, RIS 위상 시프트 행렬을 선형 탐색 방식으로 번갈아 최적화함으로써 저복잡도의 순차 최적화(AO) 알고리즘을 개발한다.
• AO 알고리즘을 A-GD 방법과 통합하여 고스펙트럼 효율성과 관리 가능한 계산 부하 간의 균형을 확보한다.
• RIS-THz MIMO 시스템에서 채널 상태 정보(CSI)를 효율적으로 추정하기 위해 희박 신호 복원 및 압축 측정 기법을 활용한다.
• 실제 하드웨어 제약 조건과 다양한 시스템 파rameter를 고려한 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 THz MIMO 시스템에서 광대역 위상 제어를 지원할 수 있는 실용적인 재구성 가능 RIS 하드웨어는 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 고정 단계 크기를 갖는 전통적 경사하강법 대비 단계 크기를 동적으로 조절하는 적응형 경사하강법이 RIS-THz MIMO 하이브리드 beamforming에서 성능을 더 뛰어나게 할 수 있는가?
• RQ3 제안된 A-GD 및 AO 알고리즘이 C-GD 및 랜덤 위상 선택 기반 기준 대비 이르는 전송률 성능 향상은 얼마나 되는가?
• RQ4 RIS 요소 수와 사용자 기지국 안테나 수가 시스템의 스펙트럼 효율성과 계산 복잡도에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ5 기존 방법과 비교해 제안된 AO 알고리즘이 전송률 성능과 계산 복잡도 간의 트레이드오프를 더 유리하게 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 그래핀 기반 RIS는 최대 306.82°의 프로그래머블 위상 응답을 달성하여 테라헤르츠 신호에 대한 효과적인 웨이브프론트 형상 제어가 가능하다.
• 적응형 경사하강법(A-GD) 알고리즘은 고정 단계 크기를 갖는 전통적 경사하강법(C-GD) 대비 뚜렷한 성능 향상을 보이며 이르는 전송률을 향상시킨다.
• 순차 최적화(AO) 알고리즘은 수렴 속도가 가장 빠르며, C-GD 및 A-GD 대비 뿐만 아니라 3회 반복 내에 수렴한다.
• 192개의 RIS 요소에서 A-GD 및 AO 알고리즘은 각각 랜덤 위상 설정 기반 대비 약 9.21 bps/Hz와 8.06 bps/Hz의 성능 향상을 달성한다.
• AO 알고리즘은 RIS 크기가 증가함에 따라 계산 복잡도가 느리게 증가하는 반면, C-GD 및 A-GD는 지수적으로 증가하여 128개의 RIS 요소에서 약 2.87×10²⁵에 이르게 된다.
• 실제 전력 예산 제약으로 인해 무한대의 RIS 요소를 가질 경우에도 RIS 기반 시스템의 이르는 전송률은 유한한 값으로 수렴한다.