[论文解读] Large Intelligent Surface/Antennas (LISA) Assisted Symbiotic Radio for IoT Communications

Qianqian Zhang, Ying‐Chang Liang+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 32

一句话总结

本文提出了一种基于大规模智能表面/智能反射面（LISA）的物联网（IoT）通信协同散射无线电系统，其中LISA同时作为物联网设备和无源反射器，以增强主链路传输。通过联合优化基站的主动波束成形与LISA的无源反射波束成形，系统在满足信噪比（SNR）和速率约束的前提下，最小化了总发射功率，并对一般情况与特殊情况下算法的收敛性与复杂度进行了分析。

ABSTRACT

To support super-massive access for future wireless communications, in this paper, we propose a novel large intelligent surface/antennas (LISA)-assisted symbiotic radio (SR) system in which a LISA, operating as an Internet-of-Things (IoT) device, transmits messages to an IoT receiver (IR) by using reflecting radio technique, and at the same time, it assists the primary transmission from a base station (BS) to a primary receiver (PR) by intelligently reconfiguring the wireless environment. We are interested in the joint design for active transmit beamforming at BS and passive reflecting beamforming at LISA to minimize the total transmit power at BS, subject to the signal-to-noise-ratio (SNR) constraint for the IoT communication and the rate constraint for the primary transmission. Due to the non-convexity of the formulated problem, for the general case, we decouple the original optimization problem into a series of subproblems using the alternating optimization method and solve them one by one based on KarushKuhnTucker (KKT) conditions and projection method. For the special case in which the direct links from BS to PR and IR are blocked, we decouple the formulated optimization problem into two subproblems, one of which is a semi-definite program (SDP) problem and the other is solved by using semi-definite relaxation (SDR) technique. The convergence performance and the computational complexity of the proposed algorithms are analyzed for both cases. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed algorithms and the superiority of the proposed system.

研究动机与目标

• 解决未来无线网络中支持超大规模物联网接入的挑战，实现高谱效率与高能效。
• 实现具备双重功能的LISA，使其同时作为物联网设备与无源反射器，辅助主通信链路。
• 在满足主链路与物联网链路服务质量（QoS）约束的前提下，最小化基站的总发射功率。
• 针对非凸约束条件，设计高效的联合主动与无源波束成形优化算法。
• 分析所提算法在一般情况与特殊场景下的收敛性与计算复杂度，以验证其实际可行性。

提出的方法

• 建立一个非凸优化问题，以最小化基站发射功率，同时满足物联网链路与主链路的信噪比（SNR）与速率约束。
• 采用交替优化方法，将联合问题分解为波束成形与反射系数设计的子问题。
• 在一般情况下，利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件与投影方法求解子问题。
• 在直射链路被阻塞的特殊情况下，将其中一个子问题重构成半定规划（SDP），另一子问题通过半定松弛（SDR）方法求解。
• 通过投影技术确保解满足LISA无源反射的相位移约束。
• 分析算法的收敛性与计算复杂度，以验证其在实际系统中的可行性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何联合利用LISA作为物联网设备与无源反射器，以同时增强主链路与次链路通信性能？
• RQ2 在LISA辅助的协同散射无线电系统中，何种联合主动与无源波束成形设计可最小化发射功率并满足服务质量（QoS）约束？
• RQ3 当基站至主链路与物联网接收机的直射链路被阻塞时，系统性能如何？
• RQ4 所提优化算法的收敛行为与计算复杂度如何？
• RQ5 与传统方案相比，所提系统在能效与频谱接入方面实现了哪些性能增益？

主要发现

• 所提出的联合波束成形设计显著降低了基站的总发射功率，同时满足了物联网链路的信噪比（SNR）要求与主链路的速率需求。
• 交替优化算法具有可靠的收敛性，收敛性分析证实其在迭代过程中保持稳定。
• 在直射链路被阻塞的特殊情况下，基于SDP与SDR的方法实现了接近最优的性能，且计算复杂度显著降低。
• 仿真结果验证了所提系统在实现大规模物联网接入方面具有显著优势，同时提升了频谱效率与能效。
• 与传统非LISA辅助方案相比，该系统在高移动性或遮挡环境中实现了显著的功率节省。
• 计算复杂度在可接受范围内，表明该算法适用于密集物联网场景下的实时部署。