Joint Beamforming Optimization for Reconfigurable Intelligent Surface-Enabled MISO-OFDM Systems

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In this paper, we investigate the re-configurable intelligent surface (RIS)-enabled multiple-input-single-output orthogonal frequency division multiplexing (MISO-OFDM) system un-der frequency-selective channels, and propose a low-complexity alternating optimization (AO) based joint beamforming and RIS phase shifts optimization algorithm to maximize the achievable rate. First, with fixed RIS phase shifts, we devise the optimal closed-form transmit beamforming vectors corresponding to different subcarriers. Then, with given active beamforming vectors, near-optimal RIS reflection coefficients can be determined efficiently leveraging fractional programming (FP) combined with manifold optimization (MO) or majorization-minimization (MM) framework. Additionally, we also propose a heuristic RIS phase shifts design approach based on the sum of subcarrier gain maximization (SSGM) criterion requiring lower complexity. Numerical results indicate that the proposed MO/MM algorithm can achieve almost the same rate as the upper bound achieved by the semidefinite relaxation (SDR) al-gorithm, and the proposed SSGM based scheme is only slightly inferior to the upper bound while has much lower complexity. These results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.
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