基于算法展开的RIS辅助无蜂窝网络分布式优化
信号处理
2023-01-09 v1
摘要
以用户为中心的无蜂窝网络因其能有效消除小区间干扰，已成为提升下一代无线网络容量的一项颇具吸引力的技术。然而，随着大量基站（BS）的部署，无蜂窝网络不可避免地带来了更高的硬件成本和回程开销。此外，高频段严重的信道衰落是限制无蜂窝网络实际应用的另一关键问题。为应对上述挑战，我们将无蜂窝系统与另一项新兴技术——可重构智能表面（RIS）相融合，RIS可通过智能重塑无线传播环境以低硬件成本提供高频谱与能源效率。为此，我们通过联合优化基站预编码矩阵与RIS反射系数向量，为RIS辅助无蜂窝系统建立加权求和速率（WSR）最大化问题。随后，我们将复杂的WSR问题转化为易处理的优化问题，并提出一种分布式协作交替方向乘子法（ADMM）以充分利用并行计算资源。受基于模型的算法展开概念启发，我们将求解器展开为基于学习的深度分布式ADMM（D-ADMM）网络框架。为提升D-ADMM在分布式基站中的效率，我们提出了一种具有较小信令开销的单向信息交换策略。除受益于领域知识外，D-ADMM通过数据驱动的端到端训练自适应地学习难处理的RIS设计问题的超参数与非凸求解器。
引用
@article{arxiv.2301.02360,
title = {Algorithm Unrolling-Based Distributed Optimization for RIS-Assisted Cell-Free Networks},
author = {Wangyang Xu and Jiancheng An and Hongbin Li and Lu Gan and Chau Yuen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.02360},
year = {2023}
}