[论文解读] An Analysis on Rate-Splitting Multiple Access for IRS Aided 6G Communication

Aditya Jolly, Sudip Biswas+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 5, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 17被引用 11

一句话总结

本文提出了一种IRS-RS架构，将6G网络中的速率分割多址接入（RSMA）与智能反射面（IRS）相结合，以在功率、QoS和有限分辨率约束下最大化加权和速率（WSR）。通过基于交替WMMSE的算法联合优化IRS相位偏移和基站波束成形，IRS-RS在信道状态信息不完美时，其频谱效率和边缘用户公平性均优于基准的IRS-NOMA方案。

ABSTRACT

Integrating intelligent reflecting surface (IRS) and Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) is an effective solution to improve the spectral/energy efficiency in next-generation (beyond 5G (B5G) and 6G) wireless networks. In this paper, we investigate a rate-splitting (RS)-based transmission technique for an IRS-aided communication network involving both near and cell-edge users. In particular, we derive a new architecture called IRS-RS that leverages the interplay between RS and IRS, with an aim to maximize the weighted sum-rate (WSR) of users by selecting the reflecting coefficients at the IRS and designing beamformers at the BS under the constraints of power at the base station (BS), quality of service (QoS) at each user and finite resolution at the IRS. To solve the non-convex WSR maximization problem, we propose an alternating algorithm and compare its performance with baseline non-orthogonal multiple access (NOMA) based transmission for an IRS-aided communication network for both perfect and imperfect CSIT cases. Through numerical results, it is shown that the proposed IRS-RS architecture yields better QoS with respect to the cell-edge users when compared to IRS-NOMA transmission scheme.

研究动机与目标

• 为解决IRS辅助的6G网络中频谱效率低和边缘用户性能差的挑战。
• 研究速率分割多址接入（RSMA）与智能反射面（IRS）的融合，以提升系统性能。
• 在基站功率、QoS和有限分辨率IRS反射等实际约束下，最大化近点与边缘用户加权和速率（WSR）。
• 在完美和不完美信道状态信息（CSIT）下，将所提出的IRS-RS方案与基准IRS-NOMA在和速率与公平性方面进行比较。

提出的方法

• 提出一种新型IRS-RS框架，其中基站（BS）采用速率分割预编码，通过公共流和私有流为多个用户服务。
• 将IRS建模为具有有限分辨率相位偏移的被动反射单元阵列，支持信道状态信息（CSI）自适应。
• 建立一个非凸的WSR最大化问题，约束条件包括基站发射功率、用户QoS和IRS分辨率。
• 设计一种基于加权最小均方误差（WMMSE）的交替优化算法，以迭代方式求解该非凸问题。
• 通过交替固定并更新波束成形器、反射系数和解码权重，直至收敛。
• 在每个子问题中使用MMSE均衡器和MMSE权重作为最优解，确保收敛至局部最优解。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统的NOMA相比，RSMA是否能提升IRS辅助6G网络的频谱效率和公平性？
• RQ2 在实际约束下，波束成形器与IRS反射系数的联合优化如何影响加权和速率（WSR）？
• RQ3 在完美和不完美CSIT下，IRS-RS相较于IRS-NOMA在和速率与边缘用户速率方面能获得多大的性能增益？
• RQ4 IRS-RS方案对信道估计误差的鲁棒性如何，特别是在不完美CSIT场景下？
• RQ5 IRS元件的有限分辨率是否显著限制了IRS-RS相对于理想化模型的性能增益？

主要发现

• 在完美CSIT下，IRS-RS的速率区域大于IRS-NOMA，近点与边缘用户均获得更高的个体速率。
• 在所有信噪比（SNR）水平下，IRS-RS的加权和速率（WSR）均超过IRS-NOMA，且在高SNR时性能差距进一步扩大。
• 在不完美CSIT下，IRS-RS仍保持优于IRS-NOMA的性能，表现出对信道估计误差的鲁棒性。
• 所提出的基于交替WMMSE的算法在50次迭代内、容忍度为10⁻⁴时收敛，确保了实际可行性。
• IRS-RS显著提升了边缘用户的服务质量（QoS），增强了网络公平性与用户体验质量（QoE）。
• RSMA与IRS的融合实现了更优的干扰管理与频谱效率，尤其在存在强路径损耗的多用户场景中表现更优。