[论文解读] Joint Optimization of Beamforming, Phase-Shifting and Power Allocation in a Multi-cluster IRS-NOMA Network

Ximing Xie, Fang Fang+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 32被引用 8

一句话总结

该论文提出了一种交替优化算法，通过联合优化波束成形、相位偏移和功率分配，以在多簇IRS-NOMA网络中联合最小化发射功率。该方法使用连续凸逼近（SCA）和半定松弛（SDR）技术，迭代求解波束成形和相位偏移子问题，实现比基准方案更低的功耗，仿真结果表明其性能优于部分穷举搜索以及OMA/IRS方案。

ABSTRACT

The combination of non-orthogonal multiple access (NOMA) and intelligent reflecting surface (IRS) is an efficient solution to significantly enhance the energy efficiency of the wireless communication system. In this paper, we focus on a downlink multi-cluster NOMA network, where each cluster is supported by one IRS. We aim to minimize the transmit power by jointly optimizing the beamforming, the power allocation and the phase shift of each IRS. The formulated problem is non-convex and challenging to solve due to the coupled variables, i.e., the beamforming vector, the power allocation coefficient and the phase shift matrix. To address this non-convex problem, we propose an alternating optimization based algorithm. Specifically, we divide the primal problem into the two subproblems for beamforming optimization and phase shifting feasiblity, where the two subproblems are solved iteratively. Moreover, to guarantee the feasibility of the beamforming optimization problem, an iterative algorithm is proposed to search the feasible initial points. To reduce the complexity, we also propose a simplified algorithm based on partial exhaustive search for this system model. Simulation results demonstrate that the proposed alternating algorithm can yield a better performance gain than the partial exhaustive search algorithm, OMA-IRS, and NOMA with random IRS phase shift.

研究动机与目标

• 在下行链路多簇NOMA网络中最小化发射功率，其中每个簇由专用的IRS服务。
• 解决涉及波束成形向量、功率分配系数和IRS相位移矩阵的非凸耦合优化问题。
• 在实际约束条件下，开发一种可行且低复杂度的联合优化算法。
• 通过智能反射面（IRS）和NOMA技术提升太赫兹无线网络的频谱与能量效率。

提出的方法

• 提出一种交替优化框架，将联合问题分解为波束成形和相位偏移子问题。
• 应用连续凸逼近（SCA）处理波束成形优化子问题的非凸性。
• 使用半定松弛（SDR）将波束成形问题转化为可处理的凸形式。
• 提出一种迭代初始点搜索算法，通过最小化到可行区域的距离度量q，确保波束成形子问题的可行性。
• 提出一种简化的部分穷举搜索算法，以牺牲部分性能为代价降低计算复杂度。
• 算法在波束成形和相位偏移之间交替优化，直至收敛，通过发射功率减少情况监控收敛性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在波束成形、功率分配和相位偏移变量耦合的多簇IRS-NOMA网络中，如何最小化发射功率？
• RQ2 在存在非凸约束的情况下，如何有效确保波束成形优化子问题的可行性？
• RQ3 所提出的交替算法在性能和复杂度方面与部分穷举搜索及基准方案（如OMA和随机IRS相位偏移）相比如何？
• RQ4 基站天线数量、IRS单元数和用户距离对系统功率效率有何影响？
• RQ5 在不同用户速率需求和信道条件下，所提算法是否能实现可靠收敛？

主要发现

• 所提出的交替算法在发射功率方面优于部分穷举搜索算法、OMA结合IRS以及NOMA结合随机IRS相位偏移的方案。
• 交替算法单调收敛，发射功率随迭代次数减少，如图7所示。
• 当基站天线数量增加时，交替算法比部分穷举搜索方法更快速降低功耗。
• 更高的数据速率需求（例如1.2 bps/Hz vs. 1 bps/Hz）需要更多次迭代，并导致更高的q值，表明约束难度增加。
• 随着IRS与边缘用户之间距离增大，发射功率上升，但所提算法在所有距离下均持续优于基准方案。
• 初始点搜索算法能有效降低q（到可行性的距离），且在较低速率需求下收敛更快。