[论文解读] Reflection Resource Management for Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Networks

Yulan Gao, Chao Yong+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 39被引用 10

一句话总结

该论文提出了一种用于智能反射面（IRS）辅助的两跳无线网络的新型反射资源管理（RRM）框架，采用模块化IRS架构，通过选择性激活独立模块以优化公平性和能量效率。通过使用混合ℓ1,F-范数松弛方法，将触发模块选择、发射功率分配与被动波束成形的联合优化问题在组稀疏性约束下建模，作者提出了一种两块ADMM算法，以最大化用户之间的最小SINR，相较于传统IRS设计，实现了更优的频谱效率和能量效率。

ABSTRACT

In this paper, the adoption of an intelligent reflecting surface (IRS) for multiple single-antenna source terminal (ST)-DT pairs in two-hop networks is investigated. Different from the previous studies on IRS that merely focused on tuning the reflection coefficient of all the reflection elements at IRS, in this paper, we consider the true reflection resource management. Specifically, the true reflection resource management can be realized via trigger module selection based on our proposed IRS architecture that all the reflection elements are partially controlled by multiple parallel switches of controller. As the number of reflection elements increases, the true reflection resource management will become urgently needed in this context, which is due to the non-ignorable energy consumption. Moreover, the proposed modular architecture of IRS is designed to make the reflection elements part independent and controllable. As such, our goal is to maximize the minimum signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) at DTs via a joint trigger module subset selection, transmit power allocation of STs, and the corresponding passive beamforming of the trigger modules, subject to per ST power budgets and module size constraint. Whereas this problem is NP-hard due to the module size constraint, to deal with it, we transform the hard module size constraint into the group sparse constraint by introducing the mixed row block norm, which yields a suitable semidefinite relaxation. Additionally, the parallel alternating direction method of multipliers (PADMM) is proposed to identify the trigger module subset, and then subsequently the transmit power allocation and passive beamforming can be obtained by solving the original minimum SINR maximization problem without the group sparse constraint via partial linearization for generalized fractional programs.

研究动机与目标

• 为应对5G及以后网络中日益增长的能量效率与频谱效率需求，提出一种具备可控独立反射模块的模块化IRS架构。
• 克服传统IRS设计仅优化相位偏移的局限性，提出一种真正的反射资源管理（RRM）框架，实现对模块的选择性激活。
• 在每个源终端的功率约束和模块尺寸约束下，最大化多个用户对之间的最小信干噪比（SINR），以确保公平性。
• 设计一种高效算法，联合优化模块选择、功率分配与被动波束成形，适用于非凸、NP难问题结构。
• 展示模块化IRS设计在能量效率（EE）方面的优势，证明在给定网络配置下存在最优激活模块数量。

提出的方法

• 通过使用混合ℓ1,F-范数对模块激活约束进行建模，将问题转化为组稀疏优化，从而实现合适的半定松弛。
• 提出一种两块交替方向乘数法（ADMM）算法，以求解松弛后的问题，利用其可分结构实现高效计算。
• 该算法在波束成形矩阵与对偶变量之间交替更新，每个子问题均通过次梯度法推导出闭式解。
• 通过核范数的次梯度导出的软阈值类操作，获得每个模块波束成形矩阵的最优解。
• 模块选择通过ℓ1,F-范数所施加的组稀疏性隐式实现，其中零块表示非激活模块。
• 证明了该算法在ADMM收敛条件下可收敛，确保对非凸问题的可靠优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在多用户IRS辅助网络中，最大化能量效率的最优激活IRS模块数量是多少？
• RQ2 如何有效建模反射资源管理，以实现对独立IRS模块的选择性激活，从而兼顾公平性与能量效率？
• RQ3 联合优化模块选择、功率分配与被动波束成形是否能优于仅调节相位偏移的传统IRS设计？
• RQ4 模块化IRS架构对多用户对两跳无线网络的频谱效率与能量效率有何影响？
• RQ5 与基线方法相比，所提出的基于ADMM的算法在收敛性与SINR公平性方面表现如何？

主要发现

• 所提出的RRM框架通过最大化所有用户对之间的最小SINR，实现了显著的公平性增益，优于仅优化相位偏移的传统IRS设计。
• 数值结果证实，存在一个最优激活IRS模块数量可使能量效率最大化，证明了智能模块选择的必要性。
• 基于ADMM的算法收敛可靠，且性能接近最优，组稀疏性约束通过ℓ1,F-范数松弛有效实现了模块选择。
• 通过合理的模块激活，能量效率性能得以提升，且最优激活模块数量依赖于系统参数，凸显了动态RRM的价值。
• 与不考虑模块级控制或组稀疏性的基线方案相比，所提方法在频谱效率与公平性方面表现更优。
• 理论分析与仿真结果验证了混合ℓ1,F-范数能有效建模模块激活约束，从而实现对NP难问题的可处理半定松弛。