网络几何对大规模智能反射面网络的影响

Konpal Shaukat Ali; Martin Haenggi; Arafat Al-Dweik; Marwa Chafii

网络几何对大规模智能反射面网络的影响

信息论 2024-05-27 v1 math.IT

作者: Konpal Shaukat Ali , Martin Haenggi , Arafat Al-Dweik , Marwa Chafii

摘要

在智能反射面(IRS)辅助的无线网络中，联合建模通过直接路径和间接（反射）路径接收的信号是一个难题。在这项工作中，我们展示了网络几何（服务基站、IRS和用户的位置）可以通过所谓的三角形参数 $\Delta$ 来捕获。我们引入了一种将组合链路效应分解为信号放大因子和有效信道功率系数 $G$ 的方法。放大因子随IRS元素数量 $N$ 和 $\Delta$ 单调增加。对于 $G$ ，由于精确表征分布似乎不可行，我们根据乘积 $N\Delta$ 的值提出了三种近似，适用于Nakagami衰落和瑞利衰落的特例。对于两种相关的IRS放置模型，我们证明如果给定 $N$ 且 $\Delta$ 相同，则它们的性能相同。我们还表明，如果 $N$ 和 $\Delta$ 都较小，则IRS部署不会带来增益。我们进一步计算了分集增益的界限，以量化IRS的信道硬化效应。因此，只有通过明智地选择IRS放置和其他网络参数，才能获得非平凡的增益。

关键词

智能反射面网络几何三角形参数信道硬化分集增益 Nakagami衰落

引用

@article{arxiv.2405.14976,
  title  = {Impact of Network Geometry on Large Networks with Intelligent Reflecting Surfaces},
  author = {Konpal Shaukat Ali and Martin Haenggi and Arafat Al-Dweik and Marwa Chafii},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14976},
  year   = {2024}
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网络几何对大规模智能反射面网络的影响

摘要

关键词

引用

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