IRS支援フルデュプレックス認知無線システムのためのリソース配分

本稿では、インテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）支援のフルデュプレックス（FD）認知無線システムのためのリソース配分設計を検討します。特に、セカンダリネットワークは複数のハーフデュプレックスダウンリンク（DL）およびアップリンク（UL）ユーザーに同時にサービスを提供するためにFD基地局（BS）を使用します。IRSはセカンダリネットワークの性能を向上させるとともに、プライマリユーザー（PU）に対する干渉を軽減するために展開されます。FD BSにおけるDL送信ビームフォーミングベクトルとUL受信ビームフォーミングベクトル、ULユーザーの送信電力、およびIRSの位相シフト行列は、セカンダリシステムの合計スペクトル効率を最大化するために共同で最適化されます。設計課題は、PUのチャンネル状態情報（CSI）と最大干渉耐性の不完全な知識を考慮に入れた非凸最適化問題として定式化されます。最大干渉耐性の制約が扱いにくいため、これを凸制約に変換するために安全な近似を適用します。なお、結果として得られる近似最適化問題は依然として非凸であるため、反復的ブロック座標降下（BCD）に基づくアルゴリズムを開発します。このアルゴリズムは半正定値緩和、ペナルティ法、および連続的凸近似を利用し、近似最適化問題の定常点に収束することが保証されています。シミュレーション結果は、提案したスキームがセカンダリシステムにおいて複数のベースラインスキームよりも著しく高いシステムスペクトル効率をもたらすだけでなく、CSIの不確実性に対する堅牢性も確認できます。さらに、結果はFD認知無線ネットワークにおけるさまざまな種類の干渉を管理するためのIRSの巨大な可能性を示しています。