[论文解读] Achievable Rate Analysis and Phase Shift Optimization on Intelligent Reflecting Surface with Hardware Impairments

Zhe Xing, Rui Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|May 29, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 6

一句话总结

本文分析了在硬件非理想（HWI）条件下，智能反射面（IRS）辅助无线系统中可达到速率（ACR）与相位移优化问题，推导出闭式ACR表达式，并将非凸优化问题转化为半定规划（SDP）。结果表明，尽管HWI会降低ACR与IRS效用，尤其在反射单元数量较多时影响更显著，但当反射单元数量足够大或发射功率较高时，IRS仍可优于传统解码转发（DF）中继。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned as a promising hardware solution to hardware cost and energy consumption in the fifth-generation (5G) mobile communication network. It exhibits great advantages in enhancing data transmission, but may suffer from performance degradation caused by inherent hardware impairment (HWI). For analysing the achievable rate (ACR) and optimizing the phase shifts in the IRS-aided wireless communication system with HWI, we consider that the HWI appears at both the IRS and the signal transceivers. On this foundation, first, we derive the closed-form expression of the average ACR and the IRS utility. Then, we formulate optimization problems to optimize the IRS phase shifts by maximizing the signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver side, and obtain the solution by transforming non-convex problems into semidefinite programming (SDP) problems. Subsequently, we compare the IRS with the conventional decode-and-forward (DF) relay in terms of the ACR and the utility. Finally, we carry out simulations to verify the theoretical analysis, and evaluate the impact of the channel estimation errors and residual phase noises on the optimization performance. Our results reveal that the HWI reduces the ACR and the IRS utility, and begets more serious performance degradation with more reflecting elements. Although the HWI has an impact on the IRS, it still leaves opportunities for the IRS to surpass the conventional DF relay, when the number of reflecting elements is large enough or the transmitting power is sufficiently high.

研究动机与目标

• 分析硬件非理想（HWI）对IRS辅助无线系统中可达到速率（ACR）的影响。
• 推导在IRS与收发器联合HWI条件下的平均ACR与IRS效用的闭式表达式。
• 通过半定规划（SDP）方法，建立并求解非凸相位移优化问题以实现信噪比（SNR）最大化。
• 在HWI条件下，比较IRS与传统解码转发（DF）中继在ACR与效用方面的性能表现。
• 评估信道估计误差与残留相位噪声对优化性能的影响。

提出的方法

• 通过将HWI建模为具有零均值拉普拉斯分布的加性噪声，推导出平均ACR的闭式表达式。
• 将IRS效用建模为反射单元数量与系统参数的函数，同时考虑相位噪声与幅度失真影响。
• 利用秩一松弛与S-过程，将非凸相位移优化问题转化为半定规划（SDP）。
• 采用统计信道状态信息（CSI），并假设源-IRS与IRS-目的地链路为独立瑞利衰落信道。
• 应用随机优化技术，以在系统模型中考虑残留相位噪声与估计误差的影响。
• 通过蒙特卡洛仿真验证理论结果，仿真条件涵盖不同数量的反射单元与发射功率。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有多个反射单元的IRS辅助系统中，硬件非理想如何影响可达到速率与IRS效用？
• RQ2 当存在硬件非理想时，IRS是否仍能优于传统DF中继？在何种条件下可以实现？
• RQ3 在IRS与收发器联合硬件非理想条件下，平均可达到速率的闭式表达式是什么？
• RQ4 信道估计误差与残留相位噪声如何降低IRS系统中相位移优化的性能？
• RQ5 在硬件非理想条件下，IRS在ACR方面超越DF中继所需的最少反射单元数量是多少？

主要发现

• 硬件非理想会降低可达到速率与IRS效用，且随着反射单元数量的增加，性能退化更加严重。
• 尽管存在HWI，当反射单元数量足够多或发射功率较高时，IRS仍可优于传统DF中继。
• 在HWI条件下，平均可达到速率由包含硬件非理想因子κ、发射功率P与噪声方差σ²的闭式表达式给出。
• IRS效用随反射单元数量N的平方增长，而ACR呈次线性增长，表明在规模扩大时收益递减。
• 即使在HWI条件下，IRS与DF中继之间的性能差距仍为正，渐近分析表明当N→∞或P→∞时，IRS的ACR更高。
• 推导出确保IRS在ACR方面优于DF中继的最小硬件非理想因子κ，其为系统参数的函数，证实了IRS在实际硬件约束下的鲁棒性。