[论文解读] Beamforming Optimization for Intelligent Reflecting Surface with Discrete Phase Shifts

Qingqing Wu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 15

一句话总结

该论文提出一种低复杂度的交替优化算法，联合设计多天线接入点的波束成形与智能反射面（IRS）的离散相移波束成形，以在满足用户信噪比（SNR）约束下最小化发射功率。理论分析表明，当IRS尺寸趋于无穷大时，由于离散相移引起的性能损失收敛为仅与相移级别数有关的常数，即使使用粗粒度的1比特相移器，仍能保持渐近的平方律功率增益。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising technology for achieving high spectrum efficiency in future wireless networks by leveraging massive low-cost reflecting elements with each reflecting the incident signal with a proper phase shift. However, prior works on IRS are mainly based on the optimization of infinite-resolution phase shifters which are practically infeasible due to hardware imperfections. In contrast, we study in this paper an IRS-aided wireless network, where an IRS with only finite-resolution phase shifter available at each element is deployed to assist in the communication from a multi-antenna access point (AP) to a single-antenna user. We aim to minimize the transmit power at the AP by jointly optimizing the transmit beamforming at the AP and reflect beamforming at the IRS, subject to the signal-to-noise ratio (SNR) constraint and practical discrete phase shift constraints. We first propose a suboptimal but low-complexity algorithm by exploiting the alternating optimization technique. Then, we reveal that as in the case with continuous phase shifts, the IRS with discrete phase shifts also achieves the squared power gain for asymptotically large number of reflecting elements, despite suffering a performance loss that depends only on the resolution of phase shifters.

研究动机与目标

• 解决使用有限分辨率相移器而非理想连续相移实现IRS的实际挑战。
• 在确保单天线用户达到目标信噪比的前提下，最小化多天线接入点的发射功率。
• 设计一种结合连续发射波束成形与IRS处离散反射波束成形的联合波束成形策略。
• 分析在大孔径条件下，离散相位IRS与理想连续相位IRS之间的根本性能差距。
• 通过仿真和分析验证所提算法的有效性。

提出的方法

• 建立一个非凸优化问题，以在SNR约束和离散相移约束下最小化发射功率。
• 采用交替优化（AO）方法，迭代优化发射波束成形和离散相移，固定其中一个变量而优化另一个。
• 对于每个IRS单元，给定其他相移固定时，通过穷举搜索有限的可用相移级别集合，计算最优离散相移。
• 使用半定规划（SDP）作为最优连续相位解的下界，以评估性能损失。
• 推导出由于相位量化导致的渐近性能损失的解析表达式，表明其仅依赖于相移级别数，而不依赖于反射单元数量。
• 通过仿真验证方法，参数包括IRS尺寸、相位分辨率（1比特和2比特）以及用户位置变化。

实验结果

研究问题

• RQ1 当反射单元数量趋于无穷大时，IRS辅助系统中使用离散相移而非连续相移的根本性能损失是多少？
• RQ2 在离散相移约束下，低复杂度算法能否实现接近最优的联合发射与反射波束成形性能？
• RQ3 1比特IRS在发射功率降低方面与连续相位IRS相比表现如何？
• RQ4 当相移被量化为有限数量级别时，IRS的渐近平方律功率增益是否仍然成立？
• RQ5 与简单的初始方案相比，迭代优化算法在性能增益上有多显著？

主要发现

• 随着IRS反射单元数量的增加，由离散相移引起的性能损失收敛为一个常数值，且与单元数量无关。
• 对于1比特相移器，渐近性能损失约为-3.9224 dB；对于2比特相移器，性能损失为-0.9224 dB。
• 即使使用1比特相移器，IRS仍能实现与连续相位情况相同的渐近平方律功率增益，保持了IRS的关键性能优势。
• 所提出的基于AO的算法实现了近似最优性能，与穷举搜索结果非常接近，且显著优于初始方案，尤其在1比特相移器情况下表现更优。
• 与完全不使用IRS相比，使用具有离散相移的IRS可显著降低接入点所需的发射功率，特别是在用户靠近IRS时更为明显。
• AO算法与穷举搜索之间的性能差距极小，证实了所提低复杂度方法的高效性与有效性。