[论文解读] Towards Smart and Reconfigurable Environment: Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Network

Qingqing Wu, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|May 1, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 19被引用 250

一句话总结

本论文综述 Intelligent Reflecting Surface (IRS) 技术在重新配置无线环境方面的应用，给出信号模型和硬件架构，讨论设计挑战（被动波束赋形、信道获取、部署），并提供数值结果，展示功率增益与干扰抑制。

ABSTRACT

Although the fifth-generation (5G) technologies will significantly improve the spectrum and energy efficiency of today's wireless communication networks, their high complexity and hardware cost as well as increasingly more energy consumption are still crucial issues to be solved. Furthermore, despite that such technologies are generally capable of adapting to the space and time varying wireless environment, the signal propagation over it is essentially random and largely uncontrollable. Recently, intelligent reflecting surface (IRS) has been proposed as a revolutionizing solution to address this open issue, by smartly reconfiguring the wireless propagation environment with the use of massive low-cost, passive, reflective elements integrated on a planar surface. Specifically, different elements of an IRS can independently reflect the incident signal by controlling its amplitude and/or phase and thereby collaboratively achieve fine-grained three-dimensional (3D) passive beamforming for signal enhancement or cancellation. In this article, we provide an overview of the IRS technology, including its main applications in wireless communication, competitive advantages over existing technologies, hardware architecture as well as the corresponding new signal model. We focus on the key challenges in designing and implementing the new IRS-aided hybrid (with both active and passive components) wireless network, as compared to the traditional network comprising active components only. Furthermore, numerical results are provided to show the potential for significant performance enhancement with the use of IRS in typical wireless network scenarios.

研究动机与目标

• 为未来网络中重新配置无线环境以提升容量和能效提供动机。
• 介绍 IRS 概念、其硬件架构，以及被动反射的实用信号模型。
• 识别并讨论核心设计挑战：被动波束赋形、信道获取与部署策略。
• 提出包括松弛、交替优化、码本和数据驱动部署思路在内的实际解决方案。
• 提供数值演示以证明功率增益和干扰抑制，从而验证 IRS 的收益。

提出的方法

• 为每个单元 n 定义一个二重散射信道模型，其中 IRS 反射系数为 y_n = β_n e^{jθ_n} x_n。
• 描述具有 PIN 二极管、MEMS 或 FETs 的三层 metasurface 架构，能够实现离散幅度/相位控制。
• 讨论离散幅度/相位量化及其对性能的影响，主张采用 1 位幅度和/或 2 位相位选项作为切实可行的方案。
• 概述联合有源（发射机）和无源（IRS）波束赋形设计，包括对连续/量化设置的交替优化和基于 SDR 的方法。
• 解释 IRS 信道获取策略：有无 IRS 接收链、子阵列技术、时分双工互易性、基于码本的波束成形，以及学习驱动的波束设计。
• 强调部署注意事项，包括对 LOS 与非 LOS 路径、跨小区协同以及潜在的 ML 驱动自主部署。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何对 IRS 进行建模并将其集成到无线信道中，以实现建设性反射与干扰管理？
• RQ2 IRS 元件的实际硬件约束与离散参数选项有哪些，它们如何影响性能？
• RQ3 在 IRS 辅助网络中，主动和被动波束赋形应如何联合设计，哪些优化方法最有效？
• RQ4 有哪些可行的 IRS 信道获取策略（有无专用 IRS 接收链），以及如何利用先验数据？
• RQ5 应将 IRS 部署在哪些位置以在多小区场景中最大化覆盖、提升 MIMO 信道秩以及抑制干扰？

主要发现

• 在单用户设置中，随着 N 增大，接收功率的增长在理论上呈 O(N^2) 级别。
• 在 b 位相量化下，同样的 O(N^2) 增长可实现，但损失随 b 而定保持常数。
• 联合有源发射波束赋形和无源 IRS 波束赋形显著降低了相对于无 IRS 基准的所需基站发射功率。
• IRS 能显著抑制同频干扰，随着 N 增大和相位/幅度的连续优化，形成更干扰更少的区域。
• 离散幅度/相位约束使得精确优化成为 NP-hard 问题，但松弛与交替优化提供了实际的次优解。
• 部署注意事项表明 IRS 应同时具备与基站的LoS和充足的多径丰富性，且 ML 可以辅助自主放置。