基于算子值自由概率方法的GSVD预编码多STAR-RIS辅助MIMO-NOMA分析与优化
信号处理
2024-11-15 v1
摘要
在关键的6G使能技术中，多输入多输出(MIMO)和非正交多址接入(NOMA)在提高无线通信系统的频谱效率方面发挥着重要作用。为了进一步扩大覆盖范围和容量，同时透射和反射可重构智能表面(STAR-RIS)最近作为一种高性价比技术出现。为了在MIMO-NOMA系统中利用STAR-RIS的优势，本文在广义奇异值分解(GSVD)预编码方案下，研究了多个STAR-RIS辅助的下行双用户MIMO-NOMA系统的分析与优化，其中假设信道具有Weichselberger相关结构的莱斯衰落。为了分析用户的渐近信息率，我们应用算子值自由概率理论来获取MIMO-NOMA信道矩阵广义奇异值(GSV)的柯西变换，该变换可通过黎曼积分用于获得信息率。然后，考虑基站与STAR-RIS之间的信道为确定性的特例，我们获得了用户渐近信息率的闭式表达式。此外，提出了一种投影梯度上升法(PGAM)，利用导出的闭式表达式设计STAR-RIS，从而基于统计信道状态信息最大化总速率。数值结果表明，与蒙特卡洛仿真相比，渐近表达式具有准确性，且所提出的PGAM算法具有优越性。
引用
@article{arxiv.2411.09130,
title = {Analysis and Optimization of Multiple-STAR-RIS Assisted MIMO-NOMA with GSVD Precoding: An Operator-Valued Free Probability Approach},
author = {Siqiang Wang and Zhong Zheng and Jing Guo and Zesong Fei and Zhi Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09130},
year = {2024}
}