[论文解读] Simultaneous Transmission and Reflection Reconfigurable Intelligent Surface Assisted MIMO Systems

Hehao Niu, Zheng Chu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 13被引用 8

一句话总结

本文提出了一种同时具备信号传输与反射功能的可重构智能表面（STAR-RIS）辅助MIMO系统，通过能量分割（ES）、模式选择（MS）和时隙分割（TS）协议，联合优化预编码矩阵与透射/反射系数（TARCs）。结果表明，STAR-RIS优于传统仅反射型RIS，在广播场景中ES表现更优，而在单播场景中TS性能更佳，主要得益于更高的频谱效率和更优的干扰管理能力。

ABSTRACT

In this work, we investigate a novel simultaneous transmission and reflection reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted multiple-input multiple-output downlink system, where three practical transmission protocols, namely, energy splitting (ES), mode selection (MS), and time splitting (TS), are studied. For the system under consideration, we maximize the weighted sum rate with multiple coupled variables. To solve this optimization problem, a block coordinate descent algorithm is proposed to reformulate this problem and design the precoding matrices and the transmitting and reflecting coefficients (TARCs) in an alternate manner. Specifically, for the ES scheme, the precoding matrices are solved using the Lagrange dual method, while the TARCs are obtained using the penalty concave-convex method. Additionally, the proposed method is extended to the MS scheme by solving a mixed-integer problem. Moreover, we solve the formulated problem for the TS scheme using a one-dimensional search and the Majorization-Minimization technique. Our simulation results reveal that: 1) Simultaneous transmission and reflection RIS (STAR-RIS) can achieve better performance than reflecting-only RIS; 2) In unicast communication, TS scheme outperforms the ES and MS schemes, while in broadcast communication, ES scheme outperforms the TS and MS schemes.

研究动机与目标

• 设计一种新型STAR-RIS辅助的MIMO下行链路系统，实现信号的同步传输与反射，以提升频谱效率。
• 针对实际协议——能量分割（ES）、模式选择（MS）和时隙分割（TS）——解决预编码矩阵与透射/反射系数（TARCs）的联合优化问题。
• 在功率约束和相位偏移等多重耦合变量下，最大化加权和速率（WSR）。
• 为每种协议设计高效的优化算法，分别采用拉格朗日对偶法、惩罚凹-凸（PCC）法以及主要化-最小化（MM）技术。

提出的方法

• 通过等价的加权最小均方误差（WMMSE）方法重述加权和速率（WSR）最大化问题，以实现高效优化。
• 对于ES方案，采用拉格朗日对偶法优化预编码矩阵，同时利用惩罚凹-凸（PCC）法求解TARCs。
• MS方案被建模为混合整数规划问题，通过在ES框架中引入二值模式选择变量进行扩展。
• TS方案采用对时隙分配因子的一维搜索，并结合主要化-最小化（MM）技术，迭代优化相位偏移。
• 采用交替优化（AO）框架，以块坐标下降方式联合优化预编码矩阵与TARCs。
• 所提算法在包含Line-of-Sight（LoS）成分的Rician衰落和非LoS（NLoS）成分的Rayleigh衰落等真实路径损耗与衰落模型下，通过仿真验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 STAR-RIS辅助的MIMO系统在加权和速率方面与传统仅反射型RIS相比表现如何？
• RQ2 在单播通信中，三种协议——能量分割（ES）、模式选择（MS）或时隙分割（TS）——哪一种能实现最高的加权和速率？
• RQ3 在广播通信中，哪一种协议——ES、MS或TS——能实现最高的加权和速率，原因是什么？
• RQ4 预编码矩阵与透射/反射系数（TARCs）的联合优化如何提升STAR-RIS辅助MIMO系统的频谱效率？
• RQ5 在STAR-RIS辅助MIMO系统中，针对非凸且耦合的优化问题，哪种优化技术最为有效？

主要发现

• STAR-RIS通过实现全空间信号覆盖，优于传统仅反射型RIS，在所有场景下均实现更高的加权和速率。
• 在单播通信中，时隙分割（TS）方案在高发射功率下实现最高的加权和速率，主要因其能有效消除用户间干扰。
• 在广播通信中，能量分割（ES）方案优于TS与MS方案，因其能充分利用时间和功率资源，实现对多个用户的同步传输。
• 随着RIS单元数（M）的增加，STAR-RIS的性能增益也相应提升，因为更大的M可使接收端实现更强的信号波束成形增益。
• 所提出的基于拉格朗日对偶法、PCC与MM的优化算法能有效收敛至高质量解，支持STAR-RIS辅助MIMO系统的实际部署。
• 仿真结果证实，预编码与TARCs的联合优化显著提升了频谱效率，尤其在RIS通过优化相位偏移与功率分配实现合理配置时效果更明显。