[논문 리뷰] Multicell MIMO Communications Relying on Intelligent Reflecting Surface

Cunhua Pan, Hong Ren외 5명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 25.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 42인용 수 31

한 줄 요약

이 논문은 가중합속도(WSR)를 최대화하기 위해 기지국(BS) 프리코딩과 IRS 위상각을 공동으로 최적화함으로써 세포경계 사용자 성능을 햖스키기 위한 지능형 반사면(IRS) 지원 다셀 MIMO 시스템을 제안한다. 블록 좌표강하(BCD)와 주요화-최소화(MM), 복소원 맨니폴드(CM) 방법을 사용하여, 특히 사용자 집합 근처에 분산 배치된 IRS를 통해 높은 스펙트럼 효율성 향상을 달성한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) constitute a disruptive wireless communication technique capable of creating a controllable propagation environment. In this paper, we propose to invoke an IRS at the cell boundary of multiple cells to assist the downlink transmission to cell-edge users, whilst mitigating the inter-cell interference, which is a crucial issue in multicell communication systems. We aim for maximizing the weighted sum rate (WSR) of all users through jointly optimizing the active precoding matrices at the base stations (BSs) and the phase shifts at the IRS subject to each BS's power constraint and unit modulus constraint. Both the BSs and the users are equipped with multiple antennas, which enhances the spectral efficiency by exploiting the spatial multiplexing gain. Due to the non-convexity of the problem, we first reformulate it into an equivalent one, which is solved by using the block coordinate descent (BCD) algorithm, where the precoding matrices and phase shifts are alternately optimized. The optimal precoding matrices can be obtained in closed form, when fixing the phase shifts. A pair of efficient algorithms are proposed for solving the phase shift optimization problem, namely the Majorization-Minimization (MM) Algorithm and the Complex Circle Manifold (CCM) Method. Both algorithms are guaranteed to converge to at least locally optimal solutions. We also extend the proposed algorithms to the more general multiple-IRS and network MIMO scenarios. Finally, our simulation results confirm the advantages of introducing IRSs in enhancing the cell-edge user performance.

연구 동기 및 목표

• 특히 채널 조건이 열악한 세포경계 사용자에게서 발생하는 이셀 간 간섭 문제에 대응하는 데 초점을 맞춘다.
• 지능형 반사면(IRS)을 활용하여 무선 전파 환경을 재구성함으로써 스펙트럼 효율성과 사용자 공정성을 향상시킨다.
• 다중 안테나 기지국의 활성 프리코딩과 IRS의 수동 위상각을 공동으로 최적화하여 모든 사용자의 가중합속도(WSR)를 최대화한다.
• BS 전력 제약과 IRS 위상각의 단위 모듈러스 제약 조건을 고려함으로써 실용적 타당성을 확보한다.
• 더 넓은 배포 적용성을 위해 다중-IRS 및 네트워크 MIMO 시나리오로 제안된 프레임워크를 확장한다.

제안 방법

• BS 전송 전력과 IRS 위상각의 단위 모듈러스 제약 조건을 함께 가진 비볼록 최적화 문제로 WSR 최대화 문제를 수립한다.
• 블록 좌표강하(BCD)를 적용하여 기지국의 활성 프리코딩 행렬과 IRS의 수동 위상각을 번갈아 최적화한다.
• 위상각이 고정되어 있을 경우 최적의 프리코딩 행렬에 대한 닫힌 형태의 해를 유도하여 효율적인 계산을 가능하게 한다.
• 위상각 최적화를 위한 두 가지 효율적인 알고리즘을 제안한다: 주요화-최소화(MM) 및 복소원 맨니폴드(CCM) 방법으로, 모두 국소 최적해로 수렴한다.
• IRS 위상각의 단위 모듈러스 제약 조건에 맞는 맨니폴드 최적화 기법을 활용하여 수렴성과 수치적 안정성을 확보한다.
• 다중-IRS 및 네트워크 MIMO 시나리오로 알고리즘 프레임워크를 확장하여 고밀도 세포 환경에서의 확장 가능한 배포를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 셀 경계에 설치된 IRS는 다셀 MIMO 시스템에서 스펙트럼 효율성을 어떻게 향상시키고 이셀 간 간섭을 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ2 실용적인 전력 제약과 위상각 제약 조건 하에서 BS 프리코딩과 IRS 위상각 간의 공동 최적화 전략은 무엇이 가장 높은 가중합속도(WSR)를 달성하는가?
• RQ3 중앙집중식 대비 분산형 배치 방식의 IRS 배치 전략이 다셀 환경에서 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 WSR과 사용자 공정성 측면에서 IRS 보조 전송 방식은 IRS가 없는 기존 시스템에 비해 어떤 성능 향상을 보이는가?
• RQ5 비볼록 IRS 위상각 최적화에 대해 제안된 MM 및 CCM 알고리즘이 수렴 속도와 해의 품질 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 IRS 보조 다셀 MIMO 시스템은 IRS가 없는 기존 시스템에 비해 특히 세포경계 사용자에게 뚜렷한 WSR 향상을 달성한다.
• 사용자 집합 근처에 배치된 분산 IRS는 중앙집중식 배치보다 더 높은 WSR을 제공하며, 이중 IRS 사례는 최적 위치에서 단일 IRS 사례를 능가한다.
• 셀 경계(예: 네셀 시나리오에서 x=300m)에 IRS를 설치할 경우, 서비스를 받는 셀의 WSR이 최대화되며, 이는 IRS-BS 및 IRS-사용자 링크의 유리한 조건이 중요함을 확인한다.
• MM 및 CCM 알고리즘 모두 국소 최적해로 수렴하며, CCM 방법은 복소원 맨니폴드 상에서 더 뛰어난 수렴 특성을 보인다.
• 위상각이 고정되어 있을 경우 최적의 프리코딩 행렬을 닫힌 형태로 도출하여 BCD 프레임워크 내에서 효율적인 계산이 가능하다.
• 시뮬레이션 결과는 IRS 배치가 세포경계 성능을 향상시키고, 특히 채널 손실이 큰 사용자에게 더 높은 가중치를 할당할 경우 공정한 데이터 전송률 분포를 지원함을 확인한다.