[论文解读] Coordinated Passive Beamforming for Distributed Intelligent Reflecting Surfaces Network

Jinglian He, Kaiqiang Yu+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 17被引用 6

一句话总结

该论文提出了一种分布式智能反射面（IRS）网络，通过联合优化多个IRS上的发射功率与被动波束成形，以最大化和速率。该研究提出一种交替算法，将非凸问题重构为可处理的分数规划问题，实现了比单IRS或启发式方法更高的频谱效率，且证明了算法收敛性，并通过仿真验证了性能。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a proposing technology in 6G to enhance the performance of wireless networks by smartly reconfiguring the propagation environment with a large number of passive reflecting elements. However, current works mainly focus on single IRS-empowered wireless networks, where the channel rank deficiency problem has emerged. In this paper, we propose a distributed IRS-empowered communication network architecture, where multiple source-destination pairs communicate through multiple distributed IRSs. We further contribute to maximize the achievable sum-rates in this network via jointly optimizing the transmit power vector at the sources and the phase shift matrix with passive beamforming at all distributed IRSs. Unfortunately, this problem turns out to be non-convex and highly intractable, for which an alternating approach is developed via solving the resulting fractional programming problems alternatively. In particular, the closed-form expressions are proposed for coordinated passive beamforming at IRSs. The numerical results will demonstrate the algorithmic advantages and desirable performances of the distributed IRS-empowered communication network.

研究动机与目标

• 为解决单IRS赋能网络中的信道秩不足与容量受限问题，提出一种分布式IRS架构。
• 在多源、多目的地无线网络中，利用多个协作IRS最大化和速率。
• 在非凸、难处理的约束条件下，联合优化源端的发射功率向量与分布式IRS的被动相位移矩阵。
• 通过使用全信道状态信息（CSI）的全局控制器集中协调IRS，降低本地计算负担。

提出的方法

• 建立一个涉及分布式IRS上发射功率与被动波束成形联合优化的非凸和速率最大化问题。
• 将问题分解为两个子问题：源端的功率控制与IRS的协同被动波束成形，通过交替优化求解。
• 利用二次变换将多比率分数规划子问题重构为双凸形式，从而实现迭代求解。
• 应用交替凸搜索（ACS）方法求解变换后的双凸问题，并推导出相位偏移的闭式表达式。
• 采用集中式IRS控制器收集全局CSI，并协调所有IRS的相位偏移，降低本地计算负担。
• 通过拉格朗日对偶重构与序列单调性证明收敛性，确保算法稳定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 与单IRS系统相比，分布式IRS架构如何提升频谱效率？
• RQ2 在多用户、多IRS网络中，联合优化发射功率与被动波束成形是否能显著提升和速率？
• RQ3 非凸波束成形优化在分布式IRS系统中，其交替算法的收敛行为与性能增益如何？
• RQ4 在准静态瑞利衰落环境中，分布式IRS的数量如何影响可实现的和速率？

主要发现

• 所提出的交替算法在给定条件下收敛，已通过拉格朗日对偶重构与序列单调性证明。
• 联合优化发射功率与相位偏移显著提升了和速率，优于单独优化或随机相位偏移策略。
• 在35 dB信噪比下，联合优化算法优于仅优化功率或仅优化相位的方案，证明了协同设计的优势。
• 和速率随分布式IRS数量的增加而提升，证实了更高信道秩与更优空间复用增益的优势。
• 通过利用分布式IRS提供的多个秩一信道，系统实现了优异的频谱效率，克服了单IRS的秩不足问题。
• 推导出协同被动波束成形的闭式表达式，支持在实际中高效实现。