[논문 리뷰] Joint Optimization of Beamforming, Phase-Shifting and Power Allocation in a Multi-cluster IRS-NOMA Network

Ximing Xie, Fang Fang외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 14.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 32인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 다중 클러스터 IRS-NOMA 네트워크에서 전송 전력의 공동 최소화를 위해 비틀림 최적화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 beamforming, 위상 이동, 전력 할당을 공동으로 최적화함으로써 전력 소비를 감소시킨다. 이론적으로는 순차적 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA )와 정수형 완화(Semidefinite Relaxation, SDR)를 사용하여 beamforming 및 위상 이동 하위문제를 반복적으로 해결하며, 시뮬레이션 결과 기준 대비보다 낮은 전력 소비를 달성한다. 이 알고리즘은 부분 전수 탐색 및 OMA/IRS 기반 방법보다 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

The combination of non-orthogonal multiple access (NOMA) and intelligent reflecting surface (IRS) is an efficient solution to significantly enhance the energy efficiency of the wireless communication system. In this paper, we focus on a downlink multi-cluster NOMA network, where each cluster is supported by one IRS. We aim to minimize the transmit power by jointly optimizing the beamforming, the power allocation and the phase shift of each IRS. The formulated problem is non-convex and challenging to solve due to the coupled variables, i.e., the beamforming vector, the power allocation coefficient and the phase shift matrix. To address this non-convex problem, we propose an alternating optimization based algorithm. Specifically, we divide the primal problem into the two subproblems for beamforming optimization and phase shifting feasiblity, where the two subproblems are solved iteratively. Moreover, to guarantee the feasibility of the beamforming optimization problem, an iterative algorithm is proposed to search the feasible initial points. To reduce the complexity, we also propose a simplified algorithm based on partial exhaustive search for this system model. Simulation results demonstrate that the proposed alternating algorithm can yield a better performance gain than the partial exhaustive search algorithm, OMA-IRS, and NOMA with random IRS phase shift.

연구 동기 및 목표

• 각 클러스터가 전용 IRS를 통해 서비스받는 다운링크 다중 클러스터 NOMA 네트워크에서 전송 전력을 최소화하는 것.
• beamforming 벡터, 전력 할당 계수, IRS 위상 이동 행렬을 포함한 비볼록이고 결합된 최적화 문제를 다루는 것.
• 실제 제약 조건 하에서 실행 가능하고 복잡도가 낮은 공동 최적화 알고리즘을 개발하는 것.
• 지능형 반사 표면과 NOMA를 활용하여 비-5G 무선 네트워크의 스펙트럼 및 에너지 효율성을 향상시키는 것.

제안 방법

• 공동 문제를 beamforming 및 위상 이동 하위문제로 분해하기 위해 교차 최적화 프레임워크를 제안한다.
• beamforming 최적화 하위문제의 비볼록성 처리를 위해 순차적 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA )를 적용한다.
• beamforming 문제를 해석 가능한 볼록 형태로 변환하기 위해 정수형 완화(Semidefinite Relaxation, SDR)를 사용한다.
• beamforming 하위문제의 실행 가능성을 확보하기 위해 거리 척도 q를 최소화하는 반복적 초기점 탐색 알고리즘을 제안한다.
• 계산 복잡도를 낮추기 위해 부분 전수 탐색 알고리즘의 단순화된 버전을 제안한다.
• 수렴이 보장될 때까지 beamforming과 위상 이동을 번갈아 최적화하며, 전송 전력 감소율을 통해 수렴 여부를 모니터링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 beamforming, 전력 할당, 위상 이동 변수가 상호 연결된 다중 클러스터 IRS-NOMA 네트워크에서 전송 전력을 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ2 비볼록 제약 조건이 존재하는 상황에서 beamforming 최적화 하위문제의 실행 가능성을 확보하기 위한 효과적인 방법은 무엇인가?
• RQ3 제안된 교차 알고리즘이 부분 전수 탐색 및 기준 방법(예: OMA 및 무작위 IRS 위상 이동)에 비해 성능 및 복잡도 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 BS 안테나 수, IRS 요소 수, 사용자 거리가 시스템 전력 효율성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 다양한 사용자 요구 데이터율과 채널 조건 하에서 제안된 알고리즘이 신뢰성 있게 수렴하는가?

주요 결과

• 제안된 교차 알고리즘은 부분 전수 탐색 알고리즘, IRS를 갖춘 OMA, 무작위 IRS 위상 이동을 갖춘 NOMA보다 낮은 전송 전력을 달성한다.
• 교차 알고리즘은 단조롭게 수렴하며, 그림 7에서 보듯이 반복 과정 동안 전송 전력이 점차 감소한다.
• BS 안테나 수가 증가할수록 교차 알고리즘이 부분 전수 탐색 방법보다 전력 소비 감소 속도가 더 빠르다.
• 더 높은 데이터 전송률 요구사항(예: 1.2 bps/Hz 대비 1 bps/Hz)은 더 많은 반복 횟수와 더 높은 q 값으로 이어지며, 이는 제약 조건의 어려움 증가를 시사한다.
• IRS와 세포 외곽 사용자 간 거리가 증가할수록 전송 전력이 증가하지만, 제안된 알고리즘은 모든 거리에서 기준 대비 일관되게 뛰어난 성능을 보인다.
• 초기점 탐색 알고리즘이 q(실행 가능 영역까지의 거리)를 효과적으로 감소시키며, 낮은 데이터 요구량에서는 더 빠르게 수렴한다.