Network optimization in RIS-assisted communications

Abstract

<div lang="en" class="abs"><p class="abs_header">Abstract</p><p>This thesis presents new user association (UA) schemes that take cell interference into account for a multi-cell network aided with multiple reconfigurable intelligent surfaces (RISs). We formulate a network spectral efficiency maximization problem by jointly optimizing active beamforming at the base stations (BSs), passive beamforming at the RISs, and user-BS association with consideration to the impact of RISs. We then propose a computationally efficient iterative algorithm based on alternating optimization to resolve this intractable mixed-integer non-convex problem. A fractional programming technique is used to optimize active beamforming at the BSs and passive beamforming at the RISs, and a penalization method combined with successive convex programming is applied for UA optimization, which is shown to achieve an optimal solution. Additionally, we balance BS loads and maximize the network utility by optimizing the user association with a matching game in another scheme.</p><p>Finally, a crucial aspect of 6G is that localization and sensing will not be a by-product of communications development but will instead be integrated into the system from the start, and thus is a main design target of 6G. Toward this, a vision for how location and sensing information can be used to support, enable, and enrich novel applications will be sketched. In addition, the potential benefits of location and sensing information for improving communications are investigated as use cases. Therefore, taking advantage of sensing with radio waves and localization, we propose a novel environment-aware joint active/passive beamforming approach for RIS-aided wireless communication based on the new concept of channel knowledge map (CKM). In the proposed scheme, the user equipment location information is combined with the radio environment information provided by CKM to achieve efficient beamforming without real-time training. Simulation results show the proposed scheme’s superior performance over training-based beamforming, which is also quite robust to errors related to the UE’s location in practice.</p></div>

<div lang="fi" class="abs"><p class="abs_header">Tiivistelmä</p><p>Tässä väitöskirjassa esitellään uusia käyttäjäyhteys (user association, UA)- järjestelmiä, joissa otetaan huomioon solujen häiriöt monisoluverkossa, jossa on useita uudelleenkonfiguroitavia älykkäitä pintoja (reconfigurable intelligent surfaces, RIS). Muotoilemme verkon spektritehokkuuden maksimoinnin ongelman optimoimalla yhdessä aktiivisen keilanmuodostuksen tukiasemilla, passiivisen keilanmuodostuksen RIS-pinnoilla ja käyttäjän tukiasemayhteyden ottaen huomioon RIS-pintojen vaikutuksen. Tämän jälkeen ehdotamme laskennallisesti tehokasta iteratiivista algoritmia, joka perustuu vuorottelevaan optimointiin, jotta tämä hankala ei-konveksi sekakokonaislukuongelma saadaan ratkaistua. Tukiasemien aktiivisen keilanmuodostuksen ja RIS-pintojen passiivisen keilanmuodostuksen optimointiin käytetään fraktionaalista ohjelmointitekniikkaa, ja peräkkäiseen konveksiin ohjelmointiin yhdistettyä rangaistusmenetelmää sovelletaan käyttäjäyhteyden optimointiin. Sen avulla osoitetaan päästävän optimaaliseen ratkaisuun. Lisäksi tasapainotamme tukiasemien kuormia ja maksimoimme verkon käytön optimoimalla käyttäjäyhteyden vastaavalla pelillä toisessa järjestelmässä.</p><p>6G:n keskeinen näkökohta on, että paikantaminen ja tunnistaminen eivät ole viestinnän kehityksen sivutuotteita, vaan ne integroidaan järjestelmään alusta alkaen, ja ne ovat siten 6G:n suunnittelun päätavoitteita. Tätä varten hahmotellaan visio siitä, miten sijainti- ja tunnistamistietoja voidaan käyttää uusien sovellusten tukemiseen, mahdollistamiseen ja rikastamiseen. Lisäksi käyttötapauksina tutkitaan paikannus- ja tunnistamistietojen mahdollisia hyötyjä viestinnän parantamisessa. Tämän vuoksi ja radioaaltojen avulla tapahtuvaa tunnistamista ja paikannusta hyödyntämällä ehdotamme uutta ympäristötietoista yhdistettyä aktiivista/passiivista keilanmuodostusta RIS-avusteiseen langattomaan viestintään uuden kanavatietokartan konseptin perusteella. Ehdotetussa järjestelmässä käyttäjien laitteiden sijaintitiedot yhdistetään kanavatietokartan radioympäristötietoihin, jotta keilanmuodostus olisi tehokasta ilman reaaliaikaista koulutusta. Simulaatiotulokset osoittavat ehdotetun järjestelmän ylivertaisen suorituskyvyn verrattuna koulutukseen perustuvaan keilanmuodostukseen, ja se kestää myös erittäin hyvin käyttäjälaitteiden sijaintiin liittyviä virheitä käytännössä.</p></div>