[논문 리뷰] Reconfigurable Intelligent Surfaces for Energy Efficiency in Wireless Communication

Chongwen Huang, Alessio Zappone외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 16.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 65인용 수 3,715

한 줄 요약

이 논문은 RIS를 활용한 다중 사용자 MIMO 다운링크 시스템에서 에너지 효율성(EE) 최적화를 위한 두 가지 저복잡도, 수렴 보장 알고리즘을 제안한다. 사용자 QoS 및 전력 제약 조건 하에 전송 전력과 RIS 위상 보정을 동시에 최적화한다. 실제 RIS 전력 모델을 기반으로 하여 순차적 분수 프로그래밍과 교대 최대화 기반의 경사하강법을 활용함으로써, 기존의 앰플리파이-앤드-포워드 리레이팅보다 최대 300% 높은 EE를 달성한다.

ABSTRACT

The adoption of a Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) for downlink multi-user communication from a multi-antenna base station is investigated in this paper. We develop energy-efficient designs for both the transmit power allocation and the phase shifts of the surface reflecting elements, subject to individual link budget guarantees for the mobile users. This leads to non-convex design optimization problems for which to tackle we propose two computationally affordable approaches, capitalizing on alternating maximization, gradient descent search, and sequential fractional programming. Specifically, one algorithm employs gradient descent for obtaining the RIS phase coefficients, and fractional programming for optimal transmit power allocation. Instead, the second algorithm employs sequential fractional programming for the optimization of the RIS phase shifts. In addition, a realistic power consumption model for RIS-based systems is presented, and the performance of the proposed methods is analyzed in a realistic outdoor environment. In particular, our results show that the proposed RIS-based resource allocation methods are able to provide up to $300\%$ higher energy efficiency, in comparison with the use of regular multi-antenna amplify-and-forward relaying.

연구 동기 및 목표

• 기존 리레이팅 기반의 고전적 솔루션 대비 저전력 대안으로서 RIS를 활용하여 5G 및 그 이상 네트워크의 에너지 효율성 도전 과제를 해결한다.
• 반사 요소 수와 위상 해상도에 따라 달라지는 실제적인 RIS 전력 소모 모델을 수립한다.
• 개별 사용자 QoS 및 전송 전력 제약 조건 하에 전송 전력 할당과 RIS 위상 보정을 공동으로 최적화하여 EE를 극대화한다.
• 비볼록 EE 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 계산적으로 유리하고 수렴성이 보장된 알고리즘을 개발한다.
• 실제 실외 환경에서 성능을 평가하며, 기존의 AF 리레이팅과의 성능를 대비 분석한다.

제안 방법

• 반사 요소 수와 위상 해상도 능력에 기반한 실제적인 RIS 전력 모델을 제안한다.
• RIS 위상 보정의 단위 모듈러스 제약 조건과 사용자 QoS 보장을 포함한 비볼록 EE 최대화 문제를 수립한다.
• 교대 최대화 기반의 두 가지 알고리즘을 개발한다: 하나는 RIS 위상 보정에 대해 경사하강법을, 전력 할당에 대해 분수 프로그래밍을 적용하고, 다른 하나는 RIS 최적화에 대해 순차적 분수 프로그래밍을 적용한다.
• 경사기반 알고리즘에서 위상 보정 최적화를 향상시키기 위해 공액 기울기 탐색을 적용한다.
• 전력 제약 조건과 최소 데이터율 요구 조건을 최적화 프레임워크에 통합하여 QoS를 보장한다.
• 실제 실외 시뮬레이션에서 전체 전력 할당 및 총 스펙트럼 효율성 최대화 전략과의 성능를 비교 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실외 셀룰러 네트워크에서 RIS 기반 시스템은 기존의 앰플리파이-앤드-포워드 리레이팅보다 현저히 높은 에너지 효율성을 달성할 수 있는가?
• RQ2 스펙트럼 이득과 하드웨어 전력 소모를 고려할 때, RIS 크기(반사 요소 수)와 에너지 효율성 사이의 최적 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 위상 해상도와 반사 요소 수는 RIS 보조 시스템에서 달성 가능한 EE에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 저복잡도이면서 수렴성이 보장되는 알고리즘이 RIS 위상 보정의 단위 모듈러스 제약 조건이 있는 비볼록 EE 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ5 실제 실외 환경에서 RIS 기반 시스템의 성능은 사용자 수와 기지국 안테나 수가 증가함에 따라 어떻게 스케일링되는가?

주요 결과

• 제안된 SFP 기반 알고리즘이 전역 최적화의 근사 최적 성능에 매우 가까운 스펙트럼 효율성을 달성한다.
• RIS 기반 시스템은 기존의 앰플리파이-앤드-포워드 리레이팅 시스템 대비 최대 300% 높은 에너지 효율성을 달성한다.
• 반사 요소 수가 증가함에 따라 에너지 효율성이 처음에는 증가하지만, 하드웨어 전력 소모 증가로 인해 결국 감소함을 확인하여 최적의 RIS 크기가 존재함을 시사한다.
• 작소형에서 중간 크기의 RIS에 대해서는 요소 수가 많아질수록 EE가 향상되나, 임계점을 넘어서면 증가하는 전력 비용이 스펙트럼 이득을 상쇄함을 확인한다.
• 최적의 RIS 요소 수는 사용자 수, 기지국 안테나 수, 개별 RIS 요소의 전력 소모 등 시스템 파라미터에 따라 달라진다.
• 제안된 알고리즘과 전역 최적화 간의 성능 격차는 극히 미미하여, 저복잡도 설계의 효과성을 검증한다.