[论文解读] Passive Beamforming and Information Transfer via Large Intelligent Surface

Wenjing Yan, Xiaoyan Kuai+1 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 23被引用 12

一句话总结

本文提出通过大规模智能表面（LIS）实现被动波束成形与信息传输（PBIT），其中LIS通过引入相移的被动波束成形同时增强主通信链路，并通过调制其反射单元的开/关状态传输额外数据。该系统相较于传统系统实现5–9 dB的信噪比（SNR）增益，并展示了波束成形增益与LIS信息速率之间的可调制权衡，该结果通过优化波束成形及基于压缩感知的两步检测算法得到验证。

ABSTRACT

Large intelligent surface (LIS) has emerged as a promising new solution to improve the energy and spectrum efficiency of wireless networks. A LIS, composed of a large number of low-cost and energy-efficient reconfigurable passive reflecting elements, enhances wireless communications by reflecting impinging electro-magnetic waves. In this paper, we propose a novel passive beamforming and information transfer (PBIT) technique, in which the LIS simultaneously enhances the primary communication and sends information to the receiver. We develop a passive beamforming method to improve the average receive signal-to-noise ratio (SNR).We also establish a two-step approach at the receiver to retrieve the information from both the transmitter and the LIS. Numerical results show that the proposed PBIT system, especially with the optimized passive beamforming, significantly outperforms the system without LIS enhancement. Furthermore, a tradeoff between the passive-beamforming gain and the information rate of the LIS has been demonstrated.

研究动机与目标

• 使大规模智能表面（LIS）能够通过被动波束成形同时增强主通信链路并传输信息。
• 解决同时优化相移以实现波束成形与优化开/关状态以实现信息传输的挑战。
• 设计一种接收机算法，能够可靠地恢复用户信号与LIS嵌入的数据。
• 量化被动波束成形增益与LIS信息速率之间的权衡关系。

提出的方法

• 为LIS数据传输提出空间调制方案，其中信息通过反射单元的开/关状态编码，同时调整相移以实现波束成形。
• 基于半定规划松弛（SDR）构建优化问题，通过联合设计相移与开/关状态以最大化平均接收信噪比（SNR）。
• 提出两步检测算法：首先利用SVD或BiG-AMP估计联合信号，随后利用GAMP、OMP或CoSaMP恢复LIS信号。
• 采用压缩感知与矩阵分解技术，实现接收端用户信号与LIS信号的分离。
• 使用控制器协调传感器数据采集，并动态配置LIS的反射单元。
• 建立包含直达、LIS反射以及直达+LIS复合路径的信道模型，涵盖结构模态与天线模态反射。

实验结果

研究问题

• RQ1 被动LIS能否同时增强主通信链路并独立向接收端传输信息？
• RQ2 如何优化LIS的相移以在支持信息传输的同时最大化平均接收信噪比？
• RQ3 被动波束成形增益与LIS信息速率之间可实现的权衡关系是什么？
• RQ4 在存在干扰与噪声的条件下，接收机如何可靠地检测用户信号与LIS嵌入信号？

主要发现

• 所提出的PBIT系统在误码率（BER）为10⁻⁵时，相较于传统系统实现5–9 dB的SNR增益，且经波束成形优化。
• 基于BiG-AMP的检测方法在BER为10⁻⁵时，用户信号性能接近理论下限，差距仅约0.5 dB。
• 基于GAMP的LIS信号恢复方法在低信噪比（如-14 dB）下仍能实现接近理论下限的性能。
• 验证了波束成形增益与LIS信息速率之间的权衡关系：当活跃反射单元比例ρ从1降低至0.9时，LIS速率从0提升至0.4690，同时仅造成约0.5 dB的SNR损失。
• 基于SVD的检测方法相比BiG-AMP存在约2 dB的SNR差距，表明迭代压缩感知方法性能更优。
• 两步检测方法可实现用户信号与LIS信号的可靠分离，在优化条件下性能接近理论极限。