视距信道下双智能反射面辅助 MIMO 通信：容量最大化与缩放律
信息论
2021-03-01 v1 math.IT
摘要
智能反射面（IRS）是一项有前景的技术，可扩展无线信号覆盖并支撑高性能通信。通过智能调整大量无源反射元件的反射系数，IRS 能够改造无线传播环境以利于信号传输。与大多数未考虑 IRS 之间协作的已有工作不同，本文提出并研究了一种在视距（LoS）传播信道下的协作式双 IRS 辅助多输入多输出（MIMO）通信系统。我们通过联合优化发射协方差矩阵与两个协作 IRS 的无源波束赋形矩阵，研究容量最大化问题。尽管上述问题非凸且难以求解，我们利用 LoS 信道的可处理表征对原问题进行了转化与简化。随后我们开发了一种新颖的低复杂度算法，其复杂度与 IRS 元件数量无关。此外，我们分析了双 IRS 辅助 MIMO 系统相对于渐近大量 IRS 元件或发射功率的容量缩放阶数，由于双反射链路带来的协作无源波束赋形增益以及两条单反射链路获取的空间复用增益，其显著优于传统的单 IRS 辅助 MIMO 系统。大量数值结果表明，通过利用 LoS 信道特性，我们所提算法能以较低计算时间取得令人满意的性能。同时，我们的容量缩放分析得到验证，并且只要 IRS 元件数量或发射功率不太小，双 IRS 系统被证明可比单 IRS 系统实现高得多的速率。
引用
@article{arxiv.2102.13537,
title = {Double-IRS Aided MIMO Communication under LoS Channels: Capacity Maximization and Scaling},
author = {Yitao Han and Shuowen Zhang and Lingjie Duan and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.13537},
year = {2021}
}