基於有限區塊長度編碼的 RIS 輔助 URLLC MIMO 廣播通道速率分割多址接入

核心概念

本文提出將速率分割多址接入（RSMA）與可重構智慧表面（RIS）技術相結合，以提升多用戶多輸入多輸出（MIMO）超可靠低延遲通訊（URLLC）系統的頻譜效率和能源效率。

摘要

論文概述
本論文探討在多用戶多輸入多輸出（MIMO）超可靠低延遲通訊（URLLC）系統中，結合使用速率分割多址接入（RSMA）和可重構智慧表面（RIS）技術來提升系統性能。作者針對採用有限區塊長度（FBL）編碼的場景，提出了一種基於交替優化（AO）、主化最小化（MM）和廣義丁克爾巴赫演算法（GDA）的資源分配方案。
研究背景
現代無線通訊系統的性能通常受到干擾的限制，尤其是在需要滿足嚴格可靠性和低延遲要求的 URLLC 使用案例中，干擾的影響更加嚴重。RSMA 作為一種有效的干擾管理技術，能夠利用非正交多址接入（NOMA）、空間分割多址接入（SDMA）和廣播等多種多址接入技術的優勢。而 RIS 作為另一種新興技術，則能夠通過重構無線傳播環境來提升系統性能和減輕干擾。
研究方法
本論文提出了一種基於迭代優化的資源分配方案，通過交替更新發射端波束賦形矩陣和 RIS 相移矩陣來最大化系統的頻譜效率或能源效率。具體而言，作者首先利用 MM 方法將非凸的速率表達式轉換為凹函數的下界，然後利用 GDA 求解分數形式的能源效率最大化問題。
主要發現
研究結果表明，RSMA 和 RIS 的結合能夠顯著提升 MIMO URLLC 系統的頻譜效率和能源效率。特別是在可靠性和延遲要求更加嚴格的情況下，採用 RSMA 和 RIS 所帶來的性能提升更加顯著。此外，RIS 對 RSMA 的影響取決於用戶負載。當系統負載較低時，RIS 本身就能夠有效地管理干擾，此時 RSMA 帶來的增益較小。然而，當用戶負載較高時，RIS 和 RSMA 之間會產生協同效應，共同提升系統性能。
研究意義
本論文的研究成果對於設計和優化未來無線通訊系統具有重要的指導意義。特別是在用戶密度高、可靠性和延遲要求嚴格的應用場景中，RSMA 和 RIS 的結合將成為提升系統性能的關鍵技術之一。

統計資料

從以下內容提煉的關鍵洞見

Rate Splitting Multiple Access for RIS-aided URLLC MIMO Broadcast Channels

by Mohammad Sol... 於 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11028.pdf

深入探究

在實際的 URLLC 系統中，如何獲取準確的通道狀態信息（CSI）以實現所提出的資源分配方案？

在實際的 URLLC 系統中，由於其對低延遲和高可靠性的嚴格要求，獲取準確的通道狀態信息 (CSI) 是一個挑戰。以下是一些可以應用的方法：

利用 URLLC 的信道特性： URLLC 通常用於具有較高信道相干時間的場景，例如固定或低速移動的應用。在這些情況下，信道變化相對緩慢，可以使用基於導頻的信道估計方法，並通過利用先前時隙的 CSI 信息來提高估計準確性。
上行鏈路與下行鏈路的互易性： 在時分雙工 (TDD) 系統中，上行鏈路和下行鏈路信道是互易的。因此，可以利用上行鏈路信道估計來獲取下行鏈路 CSI，從而減少導頻開銷。
利用重構智能反射面 (RIS) 協助信道估計： RIS 可以通過調整其反射單元來改變信號傳播路徑，從而創造有利於信道估計的條件。例如，可以設計 RIS 反射矩陣，使得在特定時隙內，基站接收到的信號主要來自於單一用戶或單一傳播路徑，從而簡化信道估計過程。
基於深度學習的信道估計： 深度學習技術可以利用大量的歷史信道數據來訓練神經網絡模型，從而實現高精度的信道預測。在 URLLC 系統中，可以將深度學習與傳統信道估計方法相結合，以提高 CSI 獲取的準確性和效率。
需要注意的是，CSI 獲取的準確性會直接影響所提出的資源分配方案的性能。因此，在實際系統設計中，需要根據具體的應用場景和要求，選擇合適的 CSI 獲取方法，並對其性能進行評估和優化。

本文僅考慮了單層 RSMA 方案，多層 RSMA 方案是否能夠進一步提升系統性能？

是的，多層 RSMA 方案在理論上可以進一步提升系統性能，特別是在用戶數量較多、信道條件較差的情況下。

更精細的干擾管理： 相比於單層 RSMA，多層 RSMA 可以將用戶信息劃分到更多層級，從而實現更精細的干擾管理。通過合理設計每層的編碼速率和功率分配，可以更好地平衡系統吞吐量和用戶公平性。
更高的自由度： 多層 RSMA 引入了更多的設計自由度，例如層級結構、每層的用戶分組、功率分配等。通過優化這些參數，可以更好地適應不同的信道條件和用戶需求，從而提升系統性能。
然而，多層 RSMA 也面臨著一些挑戰：

更高的複雜度： 多層 RSMA 的編解碼過程比單層 RSMA 更為複雜，需要更多的計算資源和處理時間。這對於延遲敏感的 URLLC 系統來說是一個重要的考慮因素。
信號處理的挑戰： 多層 RSMA 需要更精確的信道狀態信息和更複雜的信號處理算法，例如多用戶檢測和解碼。這對於實際系統設計和實現提出了更高的要求。
總而言之，多層 RSMA 在理論上可以提供更高的性能，但在實際應用中需要權衡其複雜度和性能提升。對於 URLLC 系統，需要進一步研究如何在保證低延遲和高可靠性的前提下，設計和實現高效的多層 RSMA 方案。

如何將所提出的方案推廣到更復雜的網路架構，例如多用戶多蜂窩網路？

將本文提出的方案推廣到更復雜的網路架構，例如多用戶多蜂窩網路，需要解決以下幾個關鍵問題：

細胞間干擾管理： 在多蜂窩網路中，細胞間干擾是一個重要的性能瓶頸。可以通過協同調度和波束賦形技術來減輕細胞間干擾。例如，可以利用多蜂窩 RSMA 方案，將用戶信息劃分到不同的蜂窩小區和層級，並通過協調不同蜂窩小區的發射策略來減輕干擾。
分佈式優化： 在多蜂窩網路中，集中式優化方案由於需要收集所有蜂窩小區和用戶的信道狀態信息，因此可能難以實現。可以採用分佈式優化算法，例如交替方向乘子法 (ADMM) 或基於博弈論的方法，來解決資源分配問題。
用戶移動性管理： 在多蜂窩網路中，用戶的移動性會導致信道狀態信息的快速變化。需要設計快速且魯棒的信道估計和資源分配算法，以適應用戶的移動性。
計算複雜度： 多蜂窩網路的資源分配問題通常具有較高的計算複雜度。需要設計低複雜度的算法和實現方案，以滿足 URLLC 系統的低延遲要求。
以下是一些可以考慮的具體方法：

多蜂窩 RSMA： 可以將單蜂窩 RSMA 方案擴展到多蜂窩場景，通過協調不同蜂窩小區的發射策略來減輕細胞間干擾。
分簇協作： 可以將蜂窩小區分組，並在每個簇內進行協作資源分配。這樣可以減少信令開銷和計算複雜度。
分層波束賦形： 可以採用分層波束賦形技術，在不同層級上對用戶進行分組和服務，以提高系統容量和覆蓋範圍。
總之，將本文提出的方案推廣到多用戶多蜂窩網路需要解決一系列技術挑戰。通過結合多蜂窩 RSMA、分佈式優化、用戶移動性管理等技術，可以設計出高效且實用的資源分配方案，以滿足未來無線通信系統的需求。