[論文レビュー] Sum Rate Maximization for Multiuser MISO Downlink with Intelligent Reflecting Surface

Wang, Silei, Qiang Li+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 19, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 18被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、インテリジェント反射汎用面（IRS）を備えたマルチユーザーMISO下行リンクシステムにおけるスループットの最大化を目的として、送信ビームフォーミングとIRS位相シフトを共同で最適化することにより、ブロック座標化された加速型投影勾配（APG）アルゴリズムを提案する。非凸なスループット最大化問題を、構造的凸制約と滑らかな目的関数に持ち、取り扱いやすい形に再定式化し、連続的および離散的位相シフトの両方に対して効率的な最適化を可能にした。シミュレーションにより、特に実用的な離散位相制約下でも最先端手法を上回る性能を示した。

ABSTRACT

The intelligent reflecting surface (IRS) is a planar array with massive reconfigurable passive elements, which can align the reflecting signals at the receivers via controlling the phase shifts at each element independently. Since IRS can be implemented without RF chain, it is seen as a cost-effective solution for boosting the spectral efficiency for the future communication system. This work considers the IRS-aided multiuser multi-input single-output downlink transmission, and our goal is to maximize the sum rate by jointly optimizing the transmit beamformer at the base station and the phase shifts, which can be either continuous or discrete, at the IRS. This sum rate maximization (SRM) problem is challenging, especially for the discrete-phase case. To tackle it, we first derive a more tractable equivalent formulation of the SRM problem with structured convex constraints and a smooth objective. From there, a custom-derived block-coordinated accelerated projected gradient algorithm is developed. Simulation results demonstrate that the proposed design outperforms state-of-the-art design in the sum rate performance.

研究の動機と目的

• インテリジェント反射汎用面（IRS）を備えたマルチユーザーMISO下行リンクシステムにおいて、送信ビームフォーミングとIRS位相シフトを共同最適化することで、スループットを最大化すること。
• 離散位相IRS制約下におけるスループット最大化（SRM）問題の非凸性および混合整数非線形性の課題に対処すること。
• 実用的IRSハードウェアの離散位相特性を明示的に考慮する効率的なアルゴリズムを開発し、単純な量子化による性能劣化を回避すること。
• 提案手法が、既存の設計と比較してスペクトル効率を向上させることの有効性を示すこと。

提案手法

• レート-MMSE関係を用いて、非凸なSRM問題を構造的凸制約と滑らかな目的関数を持つ等価な形に再定式化する。
• 最近の離散位相最適化文献における補題1を適用し、離散位相制約をペナルティ項による凸緩和に変換する。
• ビームフォーマとIRS位相シフトを交互に最適化する、カスタムのブロック座標化加速型投影勾配（APG）アルゴリズムを提案し、高速収束を実現する。
• 恒等式 log(x⁻¹) = max_w≥0 (−wx + log(w) + 1) を用いて、補助変数の最大化としてスループットを表現し、滑らかな最適化を可能にする。
• ビームフォーマと位相シフトを勾配ベースのステップで交互に更新する、交互最適化フレームワークを実装する。
• Lipschitz連続性と位相分解能に基づいて導出されたλ̄を用いて、ペナルティパラメータλ > λ̄を設定し、緩和問題における離散位相解のグローバル最適性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インテリジェント反射汎用面（IRS）を備えたマルチユーザーMISO下行リンクにおけるスループット最大化問題は、どのように再定式化され、離散位相制約下でも効率的な最適化が可能になるか？
• RQ2 単純な位相量子化がシステム性能に与える影響は何か？ また、そのようなヒューリスティック手法よりも、特化した最適化手法が優れているか？
• RQ3 ブロック座標化APGアルゴリズムは、連続的および離散的位相シフトの両状況において、既存手法と比較してより高速な収束と高いスループットを達成できるか？
• RQ4 本手法は、最近の離散位相最適化の進展をどのように活用し、ハードウェア制限のある位相シフターの存在下でも最適性を保証しているか？
• RQ5 実用的IRSハードウェア制約下で、提案手法のスループット向上は、最先端のアルゴリズムと比較してどの程度の性能向上を示すか？

主な発見

• 提案アルゴリズムは高速に収束し、N=100のIRS要素およびP_max=5 dBmの条件下で数イテレーションで収束を達成した。
• 連続位相IRSの場合、提案手法は[5]に示された最先端手法よりも高いスループットを達成し、優れたスペクトル効率を示した。
• 1ビットIRS（L=2）の場合、提案手法はAOおよびBCDアルゴリズムの単純量子化版を上回り、明示的な離散位相最適化の重要性を実証した。
• 2ビットIRS（L=4）の場合、提案手法は量子化された対応手法よりも高いスループットを達成し、位相分解能のレベルにかかわらず高いロバストネスを確認した。
• IRSの導入によりシステム容量が顕著に向上し、すべての設定においてIRSを備えたシステムが非IRSシステムを著しく上回った。
• 提案手法は、IRS要素数（N）の変動に対しても優れた性能を維持し、Nが増加するに従いスループットが上昇し、他の設計を常に上回った。