[论文解读] Reconfigurable Intelligent Surfaces Aided mmWave NOMA: Joint Power Allocation,Phase Shifts, and Hybrid Beamforming Optimization

Yue Xiu, Jun Zhao+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 42被引用 8

一句话总结

本文提出了一种可重构智能表面（RIS）辅助的毫米波非正交多址（NOMA）系统的联合优化框架，通过联合优化功率分配、RIS相位移和混合波束成形，在服务质量与功率约束下最大化系统和速率。所提出的交替优化算法相较于现有最先进方案表现出更优的和速率性能，验证了RIS在增强毫米波-NOMA系统方面的有效性。

ABSTRACT

In this paper, an reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided millimeter wave (mmWave) non-orthogonal multiple access (NOMA) system is considered. In particular, we consider an RIS-aided mmWave-NOMA downlink system with a hybrid beamforming structure. To maximize the achievable sum-rate under a minimum rate constraint for the users and a minimum transmit power constraint, a joint RIS phase shifts, hybrid beamforming, and power allocation problem is formulated. To solve this non-convex optimization problem, we develop an alternating optimization algorithm. Specifically, first, the non-convex problem is transformed into three subproblems, i.e., power allocation, joint phase shifts and analog beamforming optimization, and digital beamforming design. Then, we solve the power allocation problem under fixed phase shifts of the RIS and hybrid beamforming. Finally, given the power allocation matrix, an alternating manifold optimization (AMO)-based method and a successive convex approximation (SCA)-based method are utilized to design the phase shifts, analog beamforming, and transmit beamforming, respectively. Numerical results reveal that the proposed alternating optimization algorithm outperforms state-of-the-art schemes in terms of sum-rate. Moreover, compared to a conventional mmWave-NOMA system without RIS, the proposed RIS-aided mmWave-NOMA system is capable of improving the achievable sum-rate of the system.

研究动机与目标

• 通过引入可重构智能表面（RIS）以提升频谱效率和可靠性，解决毫米波-NOMA系统中用户容量有限和路径损耗严重的问题。
• 通过RIS引起的信号增强和灵活的用户调度，克服毫米波-NOMA中严重的路径损耗、信号阻塞和强干扰挑战。
• 构建联合优化问题，针对RIS相位移、混合波束成形和功率分配进行优化，以在最小速率和发射功率约束下最大化系统和速率。
• 设计一种交替优化算法，将非凸问题分解为可处理的子问题，实现迭代求解。
• 在和速率与频谱效率方面，展示RIS辅助的毫米波-NOMA相较于传统毫米波-NOMA及现有RIS辅助方案的性能增益。

提出的方法

• 建立非凸优化问题，联合优化RIS相位移、混合波束成形（含模拟与数字波束成形）及功率分配，在服务质量与功率约束下最大化和速率。
• 将联合问题分解为三个子问题：在固定RIS与波束成形条件下优化功率分配；联合优化RIS相位移与模拟波束成形；设计数字波束成形。
• 应用连续凸逼近（SCA）技术，对数字波束成形设计中的非凸问题进行迭代逼近，确保收敛至局部最优解。
• 采用交替流形优化（AMO）联合优化RIS相位移与模拟波束成形，利用流形上的黎曼优化方法处理相位移约束。
• 提出一种交替优化算法，迭代更新功率分配、RIS相位移与波束成形矩阵，保证收敛至KKT点。
• 利用半定松弛与矩阵提升技术，将秩一约束转化为凸形式，通过凸松弛与SCA实现高效优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 RIS辅助的毫米波-NOMA是否能实现比无RIS的传统毫米波-NOMA更高的和速率？
• RQ2 在毫米波-NOMA中，联合优化功率分配、RIS相位移与混合波束成形如何提升频谱效率？
• RQ3 所提出的交替优化算法相较于最先进方案，在和速率与收敛性方面有何性能增益？
• RQ4 RIS在多用户毫米波-NOMA中，能在多大程度上通过重构有效信道来改善用户公平性并支持更多用户？
• RQ5 所提出的算法是否收敛至KKT解？其数学证明过程如何？

主要发现

• 所提出的交替优化算法在和速率方面优于现有最先进方案，验证了在RIS辅助的毫米波-NOMA系统中具有更优的频谱效率。
• 数值结果表明，RIS辅助的毫米波-NOMA系统显著优于无RIS的传统毫米波-NOMA系统，尤其在高路径损耗与易阻塞环境中表现更优。
• RIS相位移与波束成形的联合优化可通过重构有效信道，实现灵活的用户调度，提升用户公平性与系统容量。
• 算法收敛至KKT点，通过优化步骤中的泰勒展开与导数匹配方法完成数学证明，确保理论收敛性保障。
• SCA与AMO的结合实现了对非凸子问题的高效稳定优化，基于SCA的方法在数字波束成形中实现了近似最优性能。
• 通过矩阵提升与半定松弛技术对秩一约束进行转换，实现凸逼近，使原本难以求解的非凸问题获得可处理的解。