[论文解读] Joint Beamforming Design and Power Splitting Optimization in IRS-Assisted SWIPT NOMA Networks

Zhendong Li, Wen Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 48被引用 4

一句话总结

该论文提出了一种IRS辅助的SWIPT-NOMA网络联合优化框架，联合设计波束成形、功率分割比例和智能反射面（IRS）相位移，以最小化基站发射功率。通过利用半定松弛和连续凸逼近，与非IRS网络相比，该算法将发射功率降低了51.13%，显著提升了频谱效率和能量效率。

ABSTRACT

This paper proposes a novel network framework of intelligent reflecting surface (IRS)-assisted simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) non-orthogonal multiple access (NOMA) networks, where IRS is used to enhance the NOMA performance and the wireless power transfer (WPT) efficiency of SWIPT. We formulate a problem of minimizing base station (BS) transmit power by jointly optimizing successive interference cancellation (SIC) decoding order, BS transmit beamforming vector, power splitting (PS) ratio and IRS phase shift while taking into account the quality-of-service (QoS) requirement and energy harvested threshold of each user. The formulated problem is non-convex optimization problem, which is difficult to solve it directly. Hence, a two-stage algorithm is proposed to solve the above-mentioned problem by applying semidefinite relaxation (SDR), Gaussian randomization and successive convex approximation (SCA). Specifically, after determining SIC decoding order by designing IRS phase shift in the first stage, we alternately optimize BS transmit beamforming vector, PS ratio, and IRS phase shift to minimize the BS transmit power. Numerical results validate the effectiveness of our proposed optimization algorithm in reducing BS transmit power compared to other baseline algorithms. Meanwhile, compared with non-IRS-assisted network, the IRS-assisted SWIPT NOMA network can decrease BS transmit power by 51.13\%.

研究动机与目标

• 解决大规模物联网网络中能量受限设备面临的能量效率低和覆盖差的问题。
• 通过集成智能反射面（IRS），提升NOMA系统的频谱效率和能量采集性能。
• 在QoS和能量采集约束下，联合优化波束成形、功率分割比例和IRS相位移。
• 在满足用户服务质量与最低能量采集要求的前提下，最小化基站发射功率。

提出的方法

• 建立一个非凸优化问题，以在QoS和能量采集约束下最小化基站发射功率。
• 采用两阶段算法：首先通过IRS相位移优化SIC解码顺序，然后迭代优化波束成形、功率分割和相位移。
• 利用半定松弛（SDR）处理波束成形优化中的秩一约束。
• 采用高斯随机化方法从松弛的SDR问题中恢复可行的波束成形解。
• 应用连续凸逼近（SCA）处理涉及功率分割比例和SINR比值的非凸约束。
• 通过在当前估计值处进行一阶泰勒展开，将SINR和SIC约束转化为凸近似。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用IRS同时提升NOMA网络的频谱效率和能量采集性能？
• RQ2 如何实现波束成形、功率分割和IRS相位移的最优联合设计，以最小化基站发射功率？
• RQ3 所提出的算法在发射功率降低方面与基准方案相比表现如何？
• RQ4 IRS在SWIPT-NOMA系统中能将所需发射功率降低到何种程度？

主要发现

• 基于SDR和SCA的两阶段算法能有效解决非凸优化问题，具有高收敛性和可行性。
• 数值结果表明，与非IRS辅助的SWIPT-NOMA网络相比，基站发射功率降低了51.13%。
• 在发射功率最小化和系统能量效率方面，该算法优于基准方案。
• IRS的集成显著提升了所有用户的信息解调和能量采集性能。