[논문 리뷰] Weighted Sum-Rate Optimization for Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Networks

Huayan Guo, Ying‐Chang Liang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 20.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 43인용 수 149

한 줄 요약

논문은 IRS-지원 다중사용자 MISO 다운링크에서 가중 합계율을 최대화하기 위해 능동 BS 빔포밍과 수동 IRS 빔포밍을 공동으로 다루며, 실용적 이산/연속 위상 편이 모델을 통합하고 저복잡도 해설적 알고리즘을 제안한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising solution to build a programmable wireless environment for future communication systems. In practice, an IRS consists of massive low-cost elements, which can steer the incident signal in fully customizable ways by passive beamforming. In this paper, we consider an IRS-aided multiuser multiple-input single-output (MISO) downlink communication system. In particular, the weighted sum-rate of all users is maximized by joint optimizing the active beamforming at the base-station (BS) and the passive beamforming at the IRS. In addition, we consider a practical IRS assumption, in which the passive elements can only shift the incident signal to discrete phase levels. This non-convex problem is firstly decoupled via Lagrangian dual transform, and then the active and passive beamforming can be optimized alternatingly. The active beamforming at BS is optimized based on the fractional programming method. Then, three efficient algorithms with closed-form expressions are proposed for the passive beamforming at IRS. Simulation results have verified the effectiveness of the proposed algorithms as compared to different benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• IRS-지원 다중사용자 MISO 다운링크 시스템에서 가중 합계율 최대화를 위한 문제를 제기하고 도전과제를 다룬다.
• 실용적 RC 제약 하에서 BS 송신 및 IRS 반사 계수에 대한 비볼록 공동 최적화 문제를 형식화한다.
• 능동 및 수동 빔포밍 하위문제를 해결하기 위한 저복잡도, 해설적 알고리즘을 개발한다.
• 수렴 보장을 가진 반복적 프레임워크를 제공하고 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다.

제안 방법

• 로그 목적함수를 다루기 위해 라그랑주 이중변환으로 결합 문제를 분리한다.
• 활성 빔포밍을 최적화하기 위해 분수계 프로그래밍과 이차 변환을 적용한다.
• 이상적, 연속, 이산 RC 가정에 따른 수동 빔포밍에 대한 세 가지 저복잡도 알고리즘을 개발한다.
• 이상적 RC 하에서 수동 빔포밍 하위문제를 볼록 QCQP로 재구성하고, 비볼록 RC로 확장하여 프로젝션 기반 접근으로 해결한다.
• Auxiliary 변수를 업데이트하고, 활성 빔포머 및 IRS 위상 편이를 반복적으로 갱신하는 번갈아 가며 최적화 프레임워크를 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS-지원 다중사용자 MISO 다운링크에서 BS와 IRS 빔포밍을 공동으로 수행하여 가중 합계율을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 이상적, 연속 및 이산 위상 편이 제약하에서 수동 빔포밍을 효율적으로 계산할 수 있는 저복잡도 알고리즘은 무엇인가?
• RQ3 폐쇄형 업데이트가 포함된 교대 최적화 프레임워크가 이 설정에서 높은 성능의 솔루션으로 수렴할 수 있는가?
• RQ4 이상적 RC 가정과 실용 RC 구현 사이의 성능 차이는 얼마인가?

주요 결과

• 폐쇄형 업데이트를 통한 반복 알고리즘은 가중 합계율을 최대화하기 위해 활성 빔포밍과 수동 RC를 교대로 효과적으로 최적화한다.
• 이상적 RC, 연속 위상 편이, 그리고 이산 위상 편이에 적용 가능한 세 가지 저복잡도 수동 빔포밍 알고리즘이 제안된다.
• 연속 위상 편향 장치는 이상적 RC 케이스의 성능에 근접할 수 있으며, 저분해능(예: 2-비트) 위상 편집기의 경우 약간의 저하가 있다.
• 시뮬레이션 결과는 RC 모델 전반에서 벤치마크 스킴 대비 상당한 용량 이득을 보여준다.
• 이상적 RC 하에서의 통일된 수동 빔포밍 설계는 성능 한계에 대한 통찰을 제공하고 비볼록 RC의 좋은 초기화가 된다.