[논문 리뷰] Resource Allocation for Large IRS-Assisted SWIPT Systems with Non-linear Energy Harvesting Model

Dongfang Xu, Xianghao Yu외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 02.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 18인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 물리기반 IRS 모델과 비선형 에너지 수확(EH) 특성화를 사용하여 대규모 지능형 반사면(IRS)-지원 동시 무선 정보 및 전력 전송(SWIPT) 시스템을 위한 확장 가능한 자원 할당 프레임워크를 제안한다. IRS를 타일로 분할하고, 순차적 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA)를 통해 부울포밍 벡터와 전송 모드 선택을 공동 최적화함으로써, 정보 수신기 및 에너지 수신기 양쪽의 품질보증(QoS)을 유지하면서도 전송 전력 소모를 크게 절감(기본 대비 최대 10 dB 향상)한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate resource allocation algorithm design for large intelligent reflecting surface (IRS)-assisted simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) systems. To this end, we adopt a physics-based IRS model that, unlike the conventional IRS model, takes into account the impact of the incident and reflection angles of the impinging electromagnetic wave on the reflected signal. To facilitate efficient resource allocation design for large IRSs, we employ a scalable optimization framework, where the IRS is partitioned into several tiles and the phase shift elements of each tile are jointly designed to realize different transmission modes. Then, the beamforming vectors at the base station (BS) and the transmission mode selection of the tiles of the IRS are jointly optimized for minimization of the BS transmit power taking into account the quality-of-service requirements of both non-linear energy harvesting receivers and information decoding receivers. For handling the resulting non-convex optimization problem, we apply a penalty-based method, successive convex approximation, and semidefinite relaxation to develop a computationally efficient algorithm which asymptotically converges to a locally optimal solution of the considered problem. Our simulation results show that the proposed scheme enables considerable power savings compared to two baseline schemes. Moreover, our results also illustrate that the advocated physics-based model and scalable optimization framework for large IRSs allows us to strike a balance between system performance and computational complexity, which is vital for realizing large IRS-assisted communication systems.

연구 동기 및 목표

• 입사각 및 반사각에 관계없이 일정한 반사 이득을 가진 전통적인 IRS 모델의 비효율성을 해결하기 위해.
• 대규모 시스템에서 개별 IRS 위상 이득 최적화의 높은 계산 복잡도를 완화하기 위해.
• 실제 회로 행동을 반영하고 포화 또는 미사용 상태를 방지하기 위해 현실적인 비선형 에너지 수확 모델을 통합하기 위해.
• 대규모 IRS-기반 SWIPT 시스템에서 효율적인 온라인 자원 할당을 가능하게 하는 확장 가능한 최적화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 정보 디코딩 수신기 및 에너지 수확 수신기 양쪽의 품질보증(QoS) 제약 조건을 만족하면서 기지국(BS)의 전송 전력 최소화하기 위해.

제안 방법

• 입사각 및 반사각을 고려한 물리기반 반사 모델을 사용하여 부울포밍 이득을 정확하게 특성화할 수 있도록 IRS를 모델링한다.
• 대규모 IRS를 다수의 타일로 분할하고, 각 타일에 대해 사전 계산된 전송 모드(위상 이득 설정)의 유한한 집합을 할당함으로써 최적화 변수 수를 감소시킨다.
• 정보 수신기의 신호대간섭비(SINR) 제약 조건과 에너지 수신기의 최소 수확 에너지 제약 조건을 만족시키면서 총 BS 전송 전력 최소화를 목표로 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 비볼록성을 다루기 위해 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 적용하고, 정수형 프로그래밍 이완과 페널티 기반 방법을 결합하여 국소 최적 해에 수렴 가능하도록 한다.
• 온라인 계산 부담을 줄이기 위해 사전에 전송 모드 집합을 생성함으로써 실시간 구현을 가능하게 한다.
• 논문 [11]의 비선형 EH 모델을 사용하여 실질적인 RF 에너지 수확 회로의 포화 및 저효율 영역을 정확히 반영한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 IRS-기반 SWIPT 시스템에서 물리기반 IRS 모델을 사용할 경우, 기존의 일정 이득 모델 대비 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 타일 기반 전송 모드 선택에 기반한 확장 가능한 최적화 프레임워크는 성능 유지 조건에서 계산 복잡도를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 선형 모델 대비 비선형 에너지 수확 모델을 채택할 경우 전송 전력 효율성과 회로 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 전송 모드 집합의 크기가 대규모 IRS 시스템에서 성능와 복잡도 간의 트레이드오프에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ5 제안된 알고리즘은 무작위 모드 선택 또는 IRS 미사용 기반의 기준 대비 상당한 전력 절감을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 기준 대비 최대 10 dB의 전송 전력 절감을 달성하여 뚜렷한 에너지 효율성 향상을 입증한다.
• 전송 모드 집합 크기를 45에서 90으로 늘일 경우 부울포밍 정확도 향상과 함께 필요한 전송 전력 감소를 기록하나, 300 모드를 초과하면 성능 향상의 폭이 급격히 줄어든다.
• 300개의 전송 모드를 사용한 방법은 개별 IRS 요소를 동시에 최적화하는 AO 기반 방법의 성능에 매우 가까운 수준에 도달하지만, 계산 복잡도 측면에선 훨씬 경량화되어 있다.
• 선형 EH 모델을 사용할 경우 실제 EH 행동을 반영하지 못해 더 높은 전송 전력과 잠재적 회로 포화가 발생할 수 있으며, 비선형 모델이 실세계 EH 행동을 더 정확히 반영함을 확인하였다.
• 물리기반 IRS 모델과 확장 가능한 최적화 프레임워크는 대규모 구현에 있어 시스템 성능와 계산 복잡도 간의 탄력적 트레이드오프를 가능하게 하며, 이는 매우 중요하다.
• SCA 기반 알고리즘은 국소 최적 해로 점차 수렴함을 입증하여, 동적인 환경에서의 온라인 자원 할당에 효과적임을 입증하였다.