[论文解读] Intelligent Reflecting Surface Aided Network: Power Control for Physical-Layer Broadcasting

Huimei Han, Jun Zhao+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 7

一句话总结

本文提出一种交替优化算法，用于在服务质量（QoS）约束下，联合设计基站的波束成形与智能反射面（IRS）的相位移。该文推导出最小发射功率的理论下界，并通过仿真表明，随着IRS单元数量增加，所需发射功率趋近于该下界，显著降低了无IRS系统中的发射功率。

ABSTRACT

As a recently proposed idea for future wireless systems, intelligent reflecting surface (IRS) can assist communications between entities which do not have high-quality direct channels in between. Specifically, an IRS comprises many low-cost passive elements, each of which reflects the incident signal by incurring a phase change so that the reflected signals add coherently at the receiver. In this paper, for an IRS-aided wireless network, we study the problem of power control at the base station (BS) for physical-layer broadcasting under quality of service (QoS) constraints at mobile users, by jointly designing the transmit beamforming at the BS and the phase shifts of the IRS units. Furthermore, we derive a lower bound of the minimum transmit power at the BS to present the performance bound for optimization methods. Simulation results show that, the transmit power at the BS approaches the lower bound with the increase of the number of IRS units, and is much lower than that of the communication system without IRS.

研究动机与目标

• 通过利用智能反射面（IRS）实现无源信号增强，以应对5G及未来无线网络中高能耗的挑战。
• 解决在IRS辅助网络中，物理层广播下基站（BS）的功率控制问题，满足服务质量（QoS）约束。
• 联合优化基站的发射波束成形与IRS的无源相位移，以最小化发射功率，同时满足用户速率需求。
• 推导出最小发射功率的理论下界，作为优化算法性能的基准。

提出的方法

• 将功率控制问题建模为在QoS约束下，对基站发射波束成形向量与IRS相位移的联合优化。
• 采用交替优化算法，迭代优化波束成形与相位移，求解两个子问题：波束成形设计与相位移优化。
• 通过分析基站与IRS之间视 Line-of-Sight（LoS）信道下的平均信号增益，推导出最小发射功率的闭式下界。
• 采用统计信道模型，BS到多用户（MU）链路与IRS到MU链路采用瑞利衰落，BS到IRS链路采用LoS信道，包含路径损耗与噪声功率。
• 应用凸松弛与半定规划技术求解波束成形子问题，并利用IRS相位移优化问题的结构以降低复杂度。
• 分析每轮迭代的计算复杂度为 O((K + M²)^3.5) + O((2K + (N+1)²)^3.5)，并指出未来可通过流形方法进一步优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在IRS辅助的物理层广播系统中，满足QoS约束所需的理论最小发射功率是多少？
• RQ2 IRS单元数量如何影响发射功率收敛至理论下界的速度？
• RQ3 与无IRS或随机相位移的基准方案相比，波束成形与IRS相位移的联合优化性能如何？
• RQ4 用户数（K）与IRS单元数（M）对所需发射功率有何影响？
• RQ5 所提算法的性能如何随路径损耗指数与用户分布等系统参数变化而扩展？

主要发现

• 随着IRS单元数量增加，基站的发射功率趋近于推导出的理论下界，验证了所提设计的最优性。
• 当 K=1 且 M=20、30、40 时，发射功率随IRS单元数增加而显著降低，且始终低于无IRS的基准方案。
• 当 K=2 且 M=40 时，发射功率仍随IRS单元数增加而降低，与下界之间的差距缩小，但收敛速度慢于单用户场景。
• 所提方案相比传统功率控制（无IRS）显著降低了发射功率，尤其对靠近IRS的边缘用户效果更明显。
• 当用户数 K 从1增至10时，实际发射功率与下界之间的差距扩大，表明在多用户场景下需要更紧的下界。
• 仿真结果验证了分析下界的有效性，并证明了联合波束成形与IRS相位移优化在降低能耗方面的有效性。