[论文解读] Robust Joint Design for Intelligent Reflecting Surfaces Assisted Cell-Free Networks

Xie Xie, Chen He+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 4

一句话总结

本文提出了一种在信道状态信息（CSI）不完美情况下的智能反射面（IRS）辅助无蜂窝大规模MIMO网络的鲁棒联合波束成形设计。通过采用随机规划方法以最大化平均 sum-rate，该算法将接入点的主动波束成形与IRS的被动波束成形解耦，即使在CSI不确定性下也能实现高性能。关键贡献在于证明了CSI不确定性仅影响主动波束成形设计，而不影响IRS的被动波束成形设计，从而实现低复杂度且具有收敛性保证的鲁棒框架。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have emerged as a promising economical solution to implement cell-free networks. However, the performance gains achieved by IRSs critically depend on smartly tuned passive beamforming based on the assumption that the accurate channel state information (CSI) knowledge is available, which is practically impossible. Thus, in this paper, we investigate the impact of the CSI uncertainty on IRS-assisted cell-free networks. We adopt a stochastic programming method to cope with the CSI uncertainty by maximizing the expectation of the sum-rate, which guarantees robust performance over the average. Accordingly, an average sum-rate maximization problem is formulated, which is non-convex and arduous to obtain its optimal solution due to the coupled variables and the expectation operation with respect to CSI uncertainties. As a compromising approach, we develop an efficient robust joint design algorithm with low-complexity. Particularly, the original problem is equivalently transformed into a tractable form, and then, the locally optimal solution can be obtained by employing the block coordinate descent method. We further prove that the CSI uncertainty impacts the design of the active transmitting beamforming of APs, but surprisingly does not directly impact the design of the passive reflecting beamforming of IRSs. It is worth noting that the investigated scenario is flexible and general, and thus the proposed algorithm can act as a general framework to solve various sum-rate maximization problems. Simulation results demonstrate that IRSs can achieve considerable data rate improvement for conventional cell-free networks, and confirm the resilience of the proposed algorithm against the CSI uncertainty.

研究动机与目标

• 解决由于信道状态信息（CSI）不完整和不确定导致的IRS辅助无蜂窝网络性能下降问题。
• 开发一种鲁棒传输设计方案，在不依赖最坏情况（最小最大）优化的前提下，确保在CSI不确定性下的稳定性能。
• 通过建立随机规划问题，以最大化所有CSI实现下的期望和速率。
• 通过解耦接入点的主动波束成形与IRS的被动波束成形，实现高效计算。
• 建立理论洞见：CSI不确定性影响主动波束成形设计，但不影响IRS的被动波束成形设计。

提出的方法

• 基于统计误差模型，建立在随机CSI不确定性下的非凸平均和速率最大化问题。
• 通过期望简化和矩阵迹恒等式，将原始问题转化为等价且可处理的形式。
• 应用块坐标下降（BCD）方法，迭代优化接入点的主动波束成形向量和IRS的相位偏移。
• 采用随机规划方法以最大化期望和速率，确保在平均CSI分布下的鲁棒性。
• 证明IRS最优被动波束成形与CSI不确定性无关，从而简化设计。
• 通过有界目标函数以及特征值和范数约束，确保所提算法的收敛性。

实验结果

研究问题

• RQ1 CSI不确定性如何影响IRS辅助无蜂窝网络中主动波束成形与被动波束成形的设计？
• RQ2 与最坏情况鲁棒设计相比，随机规划方法在平均和速率和复杂度方面是否表现更优？
• RQ3 最优IRS被动波束成形设计是否与CSI不确定性无关？若是，原因是什么？
• RQ4 能否有效解耦联合主动与被动波束成形问题，以降低计算复杂度？
• RQ5 在实际CSI估计误差下，与传统无蜂窝系统相比，IRS辅助无蜂窝网络的性能增益如何？

主要发现

• 所提出的鲁棒联合设计即使在CSI不确定性下，也显著提升了与传统无蜂窝网络的和速率增益。
• 通过收敛性分析证明，该算法由于目标函数单调递增且有界，可收敛至局部最优解。
• CSI不确定性影响接入点的主动波束成形设计，但并不直接影响IRS最优被动波束成形设计。
• 通过最大化期望和速率，随机规划方法确保了在所有CSI实现下的鲁棒性能。
• 仿真结果证实，所提算法对CSI估计误差具有强鲁棒性，与非IRS及非鲁棒设计相比，数据速率显著提升。
• 该框架具有通用性，可适配用于求解IRS辅助无线网络中的各类和速率最大化问题。