[论文解读] Two-Timescale Design for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Massive MIMO Systems with Imperfect CSI

Kangda Zhi, Cunhua Pan+8 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 65被引用 6

一句话总结

本文提出了一种用于信道状态信息（CSI）不完善的可重构智能表面（RIS）辅助大规模MIMO系统的双时间尺度传输方案，其中基站（BS）波束成形根据瞬时CSI进行调整，而RIS相位移则基于缓慢变化的统计CSI进行优化。研究推导了可实现速率的闭式下界，并提出了一种加速梯度上升算法，表明将RIS部署在小区边缘用户附近可显著提升频谱效率，尤其在空间相关衰落和低电磁干扰（EMI）环境中效果更显著。

ABSTRACT

This paper investigates the two-timescale transmission design for reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, where the beamforming at the base station (BS) is adapted to the rapidly-changing instantaneous channel state information (CSI), while the passive beamforming at the RIS is adapted to the slowly-changing statistical CSI. Specifically, we first propose a linear minimum mean square error (LMMSE) estimator to obtain the aggregated channel from the users to the BS in each channel coherence interval. Based on the estimated channel, we apply the low-complexity maximal ratio combining (MRC) beamforming at the BS, and then derive the ergodic achievable rate in a closed form expression. To draw design insights, we perform a detailed theoretical analysis departing from the derived ergodic achievable rate. If the BS-RIS channel is Rician distributed, we prove that the transmit power can be scaled proportionally to $1/M$, as the number of BS antennas, $M$, grows to infinity while maintaining a non-zero rate. If the BS-RIS channel is Rayleigh distributed, the transmit power can be scaled either proportionally to $1/\sqrt{M}$ as $M$ grows large, or proportionally to $1/N$ as the number of reflecting elements, $N$, grows large, while still maintaining a non-zero rate. By capitalizing on the derived expression of the data rate under the statistical knowledge of the CSI, we maximize the minimum user rate by designing the passive beamforming at the RIS. Numerical results confirm that, even in the presence of imperfect CSI, the integration of an RIS in massive MIMO systems results in promising performance gains. In addition, the obtained results reveal that it is favorable to place the RIS close to the users rather than close to the BS.

研究动机与目标

• 为解决基于瞬时CSI的RIS波束成形导致的导频开销和反馈信令过高的问题。
• 提出一种双时间尺度设计，利用统计CSI优化RIS相位移，从而降低信令开销与复杂度。
• 分析在实际信道估计与硬件非理想条件下，空间相关性和电磁干扰（EMI）对系统性能的影响。
• 在存在不完善CSI和现实系统约束的条件下，通过高效优化算法最大化最小用户速率。

提出的方法

• 建立RIS辅助大规模MIMO系统的双时间尺度波束成形模型：BS使用瞬时CSI，RIS使用统计CSI。
• 采用线性最小均方误差（LMMSE）估计方法对用户到BS的聚合信道进行估计，并使用最大比率合并（MRC）检测。
• 推导了在空间独立与空间相关瑞利衰落信道下，可实现速率的闭式下界。
• 将电磁干扰（EMI）与硬件非理想性引入系统模型，以反映真实世界条件。
• 提出一种加速梯度上升算法，以求解在不完善CSI条件下的最小用户速率最大化问题。
• 分析功率按比例缩放的规律，以及关键参数（如RIS元件间距与EMI水平）的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 双时间尺度设计如何在存在不完善CSI的RIS辅助大规模MIMO系统中提升频谱效率并降低反馈开销？
• RQ2 当用户分布在大范围区域与集中于小区边缘用户时，RIS部署的性能增益有何差异？
• RQ3 当元件间距较大且EMI较弱时，空间独立瑞利衰落模型的准确性如何？
• RQ4 与独立衰落相比，瑞利衰落信道中的空间相关性在多用户波束成形增益方面能提升多少？
• RQ5 电磁干扰与硬件非理想性如何影响可实现速率以及RIS相位移的设计？

主要发现

• 当RIS元件间距较大且EMI较弱时，空间独立瑞利衰落模型具有足够的准确性，可简化系统设计且性能损失可忽略。
• 在存在空间相关性时，RIS能够更有效地调控无线传播环境，从而提升频谱效率与用户速率公平性。
• 将RIS部署在靠近小区边缘用户的位置可带来显著性能增益，而用户分布范围较广时仅获得适度提升。
• 所提出的加速梯度上升算法收敛迅速，在最小用户速率最大化问题中实现了高谱效率。
• 可实现速率的闭式下界具有紧致性，可在不完善CSI与硬件非理想条件下实现可 tractable（可处理）的优化。
• 功率按比例缩放规律表明，RIS部署可显著降低每个用户的所需发射功率，尤其在高移动性或高路径损耗场景中效果更明显。