[论文解读] Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Network: Two-timescale Beamforming Optimization

Minjian Zhao, Qingqing Wu+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 4, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 47被引用 70

一句话总结

提出一种用于 IRS 辅助的多用户 MISO 系统的两时尺度（TTS）波束成形框架，在长期离散 IRS 相位的 S-CSI 下与短期有源预编码的 I-CSI 下联合优化，以最大化平均总和速率。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) has drawn a lot of attention recently as a promising new solution to achieve high spectral and energy efficiency for future wireless networks. By utilizing massive low-cost passive reflecting elements, the wireless propagation environment becomes controllable and thus can be made favorable for improving the communication performance. Prior works on IRS mainly rely on the instantaneous channel state information (I-CSI), which, however, is practically difficult to obtain for IRS-associated links due to its passive operation and large number of elements. To overcome this difficulty, we propose in this paper a new two-timescale (TTS) transmission protocol to maximize the achievable average sum-rate for an IRS-aided multiuser system under the general correlated Rician channel model. Specifically, the passive IRS phase-shifts are first optimized based on the statistical CSI (S-CSI) of all links, which varies much slowly as compared to their I-CSI, while the transmit beamforming/precoding vectors at the access point (AP) are then designed to cater to the I-CSI of the users' effective channels with the optimized IRS phase-shifts, thus significantly reducing the channel training overhead and passive beamforming complexity over the existing schemes based on the I-CSI of all channels. For the single-user case, a novel penalty dual decomposition (PDD)-based algorithm is proposed, where the IRS phase-shifts are updated in parallel to reduce the computational time. For the multiuser case, we propose a general TTS optimization algorithm by constructing a quadratic surrogate of the objective function, which cannot be explicitly expressed in closed-form. Simulation results are presented to validate the effectiveness of our proposed algorithms and evaluate the impact of S-CSI and channel correlation on the system performance.

研究动机与目标

• 动机与解决在实际离散相位下、针对大尺寸 IRS 的信道估计和波束成形挑战。
• 提出一个两时尺度传输协议，使用统计 CSI 配置 IRS，在瞬时 CSI 下进行 AP 预编码。
• 为单用户（基于 PDD）和多用户（基于 SSCA）场景提出高效算法以优化 TTS 问题。
• 分析信道相关性与确定性分量对 TTS 性能的影响。
• 在实际约束下，证明具有 S-CSI 的 IRS 相对无 IRS 系统能实现显著的速率提升。

提出的方法

• 建立一个具有 N 个元件的 IRS 和一个具有 M 根天线的接入点的多用户 MISO 下行信道模型。
• 采用 AP-IRS、IRS-user 与 AP-user 链路的相关 Rician 衰落信道模型。
• 给出一个两时尺度优化问题，在长期 IRS 相位偏置下和短期预编码下最大化平均加权和速率。
• 对于单用户情形，推导平均速率的上界，并通过可并行的基于 PDD 的算法求解一个确定性非凸问题。
• 对于多用户情形，开发一个 TTS SSCA 算法，构建目标的二次代理并用拉格朗日对偶方法求解所得到的问题，同时对固定的 IRS 相位使用 WMMSE。
• 通过将相位值限制在有限集合内来引入离散相位，并讨论 S-CSI 相对于 I-CSI 的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何仅使用统计 CSI 来对 IRS 相位进行最优设计，从而降低训练和计算开销？
• RQ2 在固定 IRS 相位下，给定瞬时有效信道，AP 在每个时隙应如何调整传输预编码？
• RQ3 在离散相位和相关 Rician 信道条件下，两时尺度方案的性能提升是多少？
• RQ4 信道确定性分量和空间相关性如何影响 TTS 优化性能？
• RQ5 并行化算法（PDD、SSCA）是否能在比基于完整 I-CSI 的设计具有更低复杂度的情况下提供近似最优解？

主要发现

• 所提 TTS 方案通过将长期 IRS 设计（S-CSI）与短期 AP 预编码（I-CSI）分离，降低了训练开销和无源波束成形的复杂度。
• 基于 PDD 的算法使单用户情形下的 IRS 相位可并行更新，在离散相位下实现近似最优性能。
• 为多用户情形开发了一种通用的 SSCA 算法，使用二次代理来更新 IRS 相位，并采用拉格朗日对偶法求解，同时对短期预编码使用 WMMSE。
• 仿真表明，具有 S-CSI 的 IRS 相对无 IRS 的系统能显著提升速率；而更大的确定性分量或更高的相关性会减小使用 S-CSI 代替理想 I-CSI 时的速率损失。
• 该框架能够容纳离散相位，并在训练和计算负担降低的情况下展示实际的性能提升。