[论文解读] IRS-Assisted Millimeter Wave Communications: Joint Power Allocation and Beamforming Design

Yue Xiu, Yang Zhao+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 51被引用 16

一句话总结

本文提出了一种基于流形优化的智能反射面（IRS）辅助毫米波系统中联合功率分配与波束成形设计，以最大化加权和速率。通过几何规划（GP）形式化功率分配，并利用共轭梯度法在黎曼流形和正交流形上优化主动波束成形与被动波束成形，该算法在快速收敛和低计算成本下显著优于基准方法，实现更高的和速率增益。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) technology offers more feasible propagation paths for millimeter-wave (mmWave) communication systems to overcome blockage than existing technologies. In this paper, we consider a downlink wireless system with the IRS and formulate a joint power allocation and beamforming design problem to maximize the weighted sum-rate, which is a multi-variable optimization problem. To solve the problem, we propose a novel alternating manifold optimization based beamforming algorithm. Simulation results show that our proposed optimization algorithm outperforms existing algorithms significantly in improving the weighted sum-rate of the wireless communication system.

研究动机与目标

• 为解决在实际功率约束下最大化IRS辅助毫米波系统中加权和速率的挑战。
• 联合优化功率分配、基站处的主动波束成形以及IRS处的被动波束成形。
• 通过基于流形的优化方法，克服IRS相位移的非凸单模约束和波束成形向量的单位范数约束。
• 开发一种计算效率高的算法，通过在黎曼流形和正交流形上交替优化功率分配与波束成形。

提出的方法

• 在发射功率约束下，使用几何规划（GP）形式化联合优化问题中的功率分配部分。
• 将主动波束成形建模为在正交流形上的单位范数向量优化问题，将被动波束成形建模为在黎曼流形上的相位偏移优化问题。
• 采用交替优化方法将问题解耦为功率分配与波束成形子问题。
• 基于黎曼优化与正交流形优化原理，推导加权和速率目标函数在两类流形上的梯度。
• 在每类流形上使用共轭梯度法迭代更新波束成形矩阵。
• 采用Armijo回溯线搜索法选择步长，并通过严格分析确保收敛性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在实际约束条件下，如何在IRS辅助的毫米波系统中联合优化功率分配与波束成形以最大化加权和速率？
• RQ2 处理IRS相位移的非凸单模约束和波束成形向量的单位范数约束的最优方法是什么？
• RQ3 所提出的基于流形的优化方法在和速率与收敛性方面相较于随机波束成形及其他现有算法表现如何？
• RQ4 所提出的交替优化算法的计算复杂度与收敛行为如何？

主要发现

• 所提算法在随机波束成形基准上实现了显著的和速率增益，尤其在IRS反射单元数量增加时更为明显。
• 当反射单元数为120时，所提算法显著优于随机波束成形算法，展现出优异的性能可扩展性。
• 在所有测试用户数（K=2, 4, 6）下，算法均在约6次迭代内收敛，表明其具有快速收敛特性。
• 计算复杂度有界且随系统参数高效扩展，适用于实际部署。
• 联合优化功率分配与波束成形相比解耦或启发式方法，可实现更高的频谱效率。
• 采用几何规划进行功率分配，结合流形优化处理波束成形，能够有效应对非凸约束，同时保证收敛性。