[论文解读] Reconfigurable Intelligent Surface Assisted UAV Communication: Joint Trajectory Design and Passive Beamforming

Sixian Li, Bin Duo+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 12, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 14被引用 29

一句话总结

本文提出了一种联合优化框架，用于无人机（UAV）轨迹与可重构智能表面（RIS）被动波束成形，以最大化在RIS辅助无人机通信系统中的平均可 Achievable rate。通过推导出用于信号相位对齐的闭式相位偏移解，并应用连续凸逼近（SCA）方法进行轨迹优化，所提算法在具有遮挡的城区环境中相比基准方法实现了显著的速率增益。

ABSTRACT

Thanks to the line-of-sight (LoS) transmission and flexibility, unmanned aerial vehicles (UAVs) effectively improve the throughput of wireless networks. Nevertheless, the LoS links are prone to severe deterioration by complex propagation environments, especially in urban areas. Reconfigurable intelligent surfaces (RISs), as a promising technique, can significantly improve the propagation environment and enhance communication quality by intelligently reflecting the received signals. Motivated by this, the joint UAV trajectory and RIS's passive beamforming design for a novel RIS-assisted UAV communication system is investigated to maximize the average achievable rate in this letter. To tackle the formulated non-convex problem, we divide it into two subproblems, namely, passive beamforming and trajectory optimization. We first derive a closed-form phase-shift solution for any given UAV trajectory to achieve the phase alignment of the received signals from different transmission paths. Then, with the optimal phase-shift solution, we obtain a suboptimal trajectory solution by using the successive convex approximation (SCA) method. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm can considerably improve the average achievable rate of the system.

研究动机与目标

• 提升因城市遮挡导致的通信质量下降的无人机网络频谱效率与通信质量。
• 解决在实际移动性与相位约束下，无人机轨迹与RIS被动波束成形的非凸联合优化问题。
• 最大化RIS辅助无人机下行链路系统中的平均可 Achievable rate。
• 通过将问题分解为波束成形与轨迹子问题，提出一种次优但高效的解决方案。

提出的方法

• 将问题分解为两个子问题：针对相位对齐的被动波束成形优化，以及在移动性约束下的轨迹优化。
• 推导出RIS相位偏移的闭式解，以对齐直射链路（UAV到用户）与反射链路（UAV到RIS再到用户）的信号相位。
• 应用连续凸逼近（SCA）方法，将非凸轨迹优化问题迭代逼近为一系列凸子问题。
• 将无人机的三维轨迹建模为N个时隙内的水平位置序列，并施加最大速度以及初始/终止位置约束。
• 将可 Achievable rate 表述为距离相关路径损耗与相位偏移引起的信号合并增益的函数。
• 算法在给定轨迹下交替优化相位偏移，并利用SCA更新轨迹，最终收敛至局部最优解。

实验结果

研究问题

• RQ1 在存在视 Line-of-Sight（LoS）遮挡的城市环境中，如何联合优化RIS被动波束成形与无人机轨迹以最大化系统吞吐量？
• RQ2 何种闭式相位偏移策略可为给定无人机轨迹下的用户设备实现最优信号功率合并？
• RQ3 与单独优化或固定轨迹相比，无人机移动性与RIS反射的联合设计如何提升平均可 Achievable rate？
• RQ4 与仅优化轨迹或仅优化波束成形的基准算法相比，联合优化可实现多大的性能增益？
• RQ5 时间长度T如何影响所提联合优化框架的性能增益？

主要发现

• 所提联合轨迹与波束成形（JT&PB）算法在所有基准算法中均实现了显著更高的平均可 Achievable rate，且随着时间长度T的增加，增益更加显著。
• 当T = 740 s时，JT&PB算法在速率表现上优于T/NPB、HT/PB与HT/NPB，其优势源于优化的弧形轨迹与非谐振的悬停位置。
• JT&PB轨迹避免直接悬停于用户正上方，而是通过平衡直射与RIS反射链路的信道增益，以最大化信号功率。
• 闭式相位偏移解支持实时实现，并确保多径信号的相位对齐，这对实现相长信号合并至关重要。
• 基于SCA的轨迹优化可收敛至局部最优解，展现出良好的鲁棒性与实际可行性。
• 仿真结果证实，与仅优化无人机轨迹或RIS波束成形的方法相比，联合优化可带来显著增益，证明了协同设计的必要性。