[论文解读] Multicell MIMO Communications Relying on Intelligent Reflecting Surface

Cunhua Pan, Hong Ren+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 42被引用 31

一句话总结

本文提出了一种智能反射面（IRS）辅助的多小区MIMO系统，通过联合优化基站（BS）预编码和IRS相位移以最大化加权和速率（WSR），从而提升小区边缘用户的性能。采用块坐标下降法结合逼近最小化（Majorization-Minimization）与复数圆流形（Complex Circle Manifold）方法，该方法在用户簇附近采用分布式IRS部署时，显著提升了频谱效率。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) constitute a disruptive wireless communication technique capable of creating a controllable propagation environment. In this paper, we propose to invoke an IRS at the cell boundary of multiple cells to assist the downlink transmission to cell-edge users, whilst mitigating the inter-cell interference, which is a crucial issue in multicell communication systems. We aim for maximizing the weighted sum rate (WSR) of all users through jointly optimizing the active precoding matrices at the base stations (BSs) and the phase shifts at the IRS subject to each BS's power constraint and unit modulus constraint. Both the BSs and the users are equipped with multiple antennas, which enhances the spectral efficiency by exploiting the spatial multiplexing gain. Due to the non-convexity of the problem, we first reformulate it into an equivalent one, which is solved by using the block coordinate descent (BCD) algorithm, where the precoding matrices and phase shifts are alternately optimized. The optimal precoding matrices can be obtained in closed form, when fixing the phase shifts. A pair of efficient algorithms are proposed for solving the phase shift optimization problem, namely the Majorization-Minimization (MM) Algorithm and the Complex Circle Manifold (CCM) Method. Both algorithms are guaranteed to converge to at least locally optimal solutions. We also extend the proposed algorithms to the more general multiple-IRS and network MIMO scenarios. Finally, our simulation results confirm the advantages of introducing IRSs in enhancing the cell-edge user performance.

研究动机与目标

• 解决多小区MIMO系统中，特别是针对信道条件较差的小区边缘用户，存在的小区间干扰这一关键挑战。
• 通过利用智能反射面（IRS）重构无线传播环境，提升频谱效率与用户公平性。
• 通过联合优化多天线基站的主动预编码与IRS的被动相位移，最大化所有用户的加权和速率（WSR）。
• 通过尊重基站功率约束和IRS相位移的单位模约束，确保方案的实用性。
• 将所提框架扩展至多IRS与网络MIMO场景，以增强在更广泛网络环境中的可部署性。

提出的方法

• 将WSR最大化问题建模为一个非凸优化问题，联合考虑基站发射功率约束与IRS相位移的单位模约束。
• 采用块坐标下降法（BCD）交替优化基站的预编码矩阵与IRS的相位移。
• 在相位移固定时，推导出最优预编码矩阵的闭式解，从而实现高效计算。
• 提出两种高效的相位移优化算法：逼近最小化（MM）与复数圆流形（CCM）方法，两者均收敛至局部最优解。
• 通过利用专为IRS相位移单位模约束设计的流形优化技术，确保算法的收敛性与数值稳定性。
• 将算法框架扩展至多IRS与网络MIMO场景，支持在密集蜂窝网络环境中实现可扩展部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 部署于小区边界处的IRS如何提升多小区MIMO系统的频谱效率并缓解小区间干扰？
• RQ2 在实际功率与相位约束下，BS预编码与IRS相位移之间的联合优化策略如何最大化加权和速率？
• RQ3 在多小区场景中，不同的IRS部署策略——集中式与分布式——如何影响系统性能？
• RQ4 与无IRS的传统系统相比，IRS辅助传输在WSR与用户公平性方面带来了哪些性能增益？
• RQ5 在非凸IRS相位移优化中，所提出的MM与CCM算法在收敛速度与解质量方面如何比较？

主要发现

• 所提出的IRS辅助多小区MIMO系统相较于传统无IRS系统，在加权和速率（WSR）方面实现了显著增益，尤其在小区边缘用户中表现突出。
• 分布式IRS部署——即将IRS部署于用户簇附近——相比集中式部署能获得更高的WSR，且在最优位置部署双IRS时，性能优于单IRS部署。
• 在小区边界（如四小区场景中x=300m处）部署IRS可使服务小区的WSR达到最大，证实了IRS-BS与IRS-用户链路质量的重要性。
• MM与CCM算法均收敛至局部最优解，其中CCM方法在复数圆流形上展现出更优的收敛行为。
• 当相位移固定时，最优预编码矩阵可推导出闭式解，从而在BCD框架内实现高效计算。
• 仿真结果表明，IRS部署可有效提升小区边缘用户性能，并支持更公平的速率分配，尤其在为信道质量较差的用户分配更高权重时效果更明显。