[论文解读] Intelligent Reflecting Surface for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Networks

Min Fu, Yong Zhou+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 23被引用 13

一句话总结

本文提出一种交替的差几何（DC）规划方法，用于在下行非正交多址（NOMA）网络中联合优化基站的波束成形与智能反射面（IRS）的相位移位，以最小化总发射功率。该方法通过利用秩一约束的精确DC表示，相较于半定规划松弛（SDR）和随机相位移位方法，实现了更优的性能表现。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) has recently been recognized as a promising technology to enhance the energy and spectrum efficiency of wireless networks by controlling the wireless medium with the configurable electromagnetic materials. In this paper, we consider the downlink transmit power minimization problem for a IRS-empowered non-orthogonal multiple access (NOMA) network by jointly optimizing the transmit beamformers at the BS and the phase shift matrix at the IRS. However, this problem turns out to be a highly intractable non-convex bi-quadratic programming problem, for which an alternative minimization framework is proposed via solving the non-convex quadratic programs alternatively. We further develop a novel difference-of-convex (DC) programming algorithm to solve the resulting non-convex quadratic programs efficiently by lifting the quadratic programs into rank-one constrained matrix optimization problems, followed by representing the non-convex rank function as a DC function. Simulation results demonstrate the performance gains of the proposed method.

研究动机与目标

• 解决IRS辅助下行NOMA网络中高维、非凸的双二次发射功率最小化问题。
• 在用户服务质量（QoS）约束下，联合优化基站的主动波束成形与IRS的被动相位移位。
• 通过开发更精确的秩一约束表示，克服半定规划（SDR）在高维场景下的性能局限。
• 实现由交替优化框架产生的非凸二次规划问题的高效且可行的求解。

提出的方法

• 采用交替优化框架，迭代更新基站的波束成形向量与IRS的相位移位矩阵。
• 通过矩阵提升，将非凸的二次约束二次规划（QCQP）子问题转化为秩一约束矩阵优化问题。
• 利用迹范数与谱范数之差，将非凸的秩一约束表示为凸函数之差（DC）形式。
• 开发一种新型DC算法，以高效且精确地求解所得的非凸DC规划问题。
• 采用秩一约束的精确DC表示，避免传统SDR方法中常见的秩不足与性能下降问题。
• 以交替方式求解波束成形与相位移位优化子问题，确保收敛至可行且高质量的解。

实验结果

研究问题

• RQ1 在IRS增强型NOMA网络中，交替DC规划方法是否能优于传统半定规划（SDR）方法，以求解非凸波束成形与相位移位优化问题？
• RQ2 所提方法如何处理联合波束成形与相位移位优化下发射功率最小化问题中难以处理的双二次、非凸特性？
• RQ3 在发射功率降低方面，所提方法相较于随机相位移位与SDR方法的性能增益如何？
• RQ4 基站天线数量（M）与IRS反射单元数量（N）对系统发射功率性能的影响如何？

主要发现

• 所提交替DC方法收敛稳定，并能获得精确的秩一解，而SDR方法在测试场景中三轮迭代后即无法返回可行解。
• 所提方法在总发射功率方面显著优于基于SDR的方法，尤其在高维场景中，后者性能明显下降。
• 增加基站天线数（M）可使发射功率单调下降，表明大规模MIMO阵列具有显著优势。
• 增加IRS反射单元数（N）可使发射功率迅速下降，表明更大孔径的IRS可带来显著性能增益。
• IRS增强型NOMA网络优于未使用IRS的传统NOMA网络，证实了IRS在提升频谱与能量效率方面具有关键作用。
• 在所有配置下，所提方法的发射功率均低于随机相位移位方法，验证了联合优化的必要性。