[论文解读] Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Cooperative Non-orthogonal Multiple Access Systems

Jiakuo Zuo, Yuanwei Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 18, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 27被引用 5

一句话总结

该论文提出了一种可重构智能表面（RIS）辅助的协作非正交多址接入（CNOMA）系统，通过联合优化有源波束成形、中继功率和RIS相位移，以最小化总发射功率。基于迭代惩罚函数和逐次精炼的低复杂度次优算法在计算成本显著降低的情况下实现了接近最优的性能，优于传统CNOMA，并表现出对用户和RIS位置的性能依赖性。

ABSTRACT

This paper considers downlink of reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted cooperative non-orthogonal multiple access (CNOMA) systems. Our objective is to minimize the total transmit power by jointly optimizing the active beamforming vectors, transmit-relaying power, and RIS phase shifts. The formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem. To tackle this problem, the alternating optimization approach is utilized to decouple the variables. In each alternative procedure, the optimal solutions for the active beamforming vectors, transmit-relaying power and phase shifts are obtained. However, the proposed algorithm has high complexity since the optimal phase shifts are solved by integer linear programming (ILP) whose computational complexity is exponential in the number of variables. To strike a good computational complexity-optimality trade-off, a low-complexity suboptimal algorithm is proposed by invoking the iterative penalty function based semidefinite programming (SDP) and the successive refinement approaches. Numerical results illustrate that: i) the proposed RIS-CNOMA system, aided by our proposed algorithms, outperforms the conventional CNOMA system. ii) the proposed low-complexity suboptimal algorithm can achieve the near-optimal performance. iii) whether the RIS-CNOMA system outperforms the RIS assisted non-orthogonal multiple access (RIS-NOMA) system depends not only on the users' locations but also on the RIS' location.

研究动机与目标

• 通过联合优化有源波束成形、发射-中继功率和RIS相位移，最小化下行链路RIS辅助CNOMA系统的总发射功率。
• 解决由于联合优化带来的混合整数非线性规划（MINLP）问题，该问题因离散相位移约束而计算复杂。
• 开发一种低复杂度次优算法，以在性能与计算成本之间取得平衡，适用于实际部署。
• 评估在用户和RIS位置变化条件下，RIS-CNOMA相较于传统CNOMA和RIS-NOMA系统的性能增益。

提出的方法

• 将问题建模为混合整数非线性规划（MINLP）问题，以最小化总发射功率，同时满足服务质量约束和相位移离散化约束。
• 采用交替优化方法将变量解耦为三个子问题：波束成形、中继功率和相位移。
• 通过整数线性规划（ILP）获得最优相位移，但该方法导致较高的计算复杂度。
• 提出一种基于迭代惩罚函数的半定规划（SDP）与逐次精炼相结合的低复杂度次优算法，以降低复杂度。
• 该算法在波束成形和相位移之间交替优化，相位移以顺序方式更新以提升收敛性。
• 通过次梯度和逐次精炼分析，理论证明了基于SDP的波束成形优化和相位移优化过程的收敛性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在下行链路RIS-CNOMA系统中，波束成形、中继功率和RIS相位移的联合优化如何影响总发射功率？
• RQ2 与传统CNOMA相比，RIS-CNOMA在发射功率和用户公平性方面的性能增益如何？
• RQ3 RIS-CNOMA的性能与RIS-NOMA相比如何？在何种条件下其性能更优？
• RQ4 低复杂度次优算法能否在显著降低计算成本的前提下实现接近最优的性能？
• RQ5 用户和RIS位置对RIS-CNOMA与RIS-NOMA相对性能的影响是什么？

主要发现

• 所提出的RIS-CNOMA系统通过增强分集增益和信号覆盖，显著降低了总发射功率，优于传统CNOMA。
• 低复杂度次优算法在计算复杂度显著低于基于最优ILP方法的情况下，实现了接近最优的性能。
• RIS-CNOMA相对于RIS-NOMA的性能并非始终更优；其性能表现取决于用户和RIS的地理位置。
• 数值结果表明，所提出的算法具有可靠的收敛性，目标函数值随迭代单调递减。
• 理论分析证实了基于SDP的波束成形优化和逐次相位移精炼过程的收敛性。