具有极化分集的 IRS 辅助大规模 MIMO-NOMA 网络
信号处理
2021-05-28 v1
摘要
本文利用双极化智能反射面(IRS)的优越特性，在不完美连续干扰消除(SIC)条件下提升双极化大规模多输入多输出(MIMO)结合非正交多址接入(NOMA)的性能。通过考虑多簇场景的下行链路，IRS 辅助基站(BS)在极化域中对用户子集进行复用。我们的新策略减轻了不完美 SIC 的影响，并使用户能够利用极化分集，实现近零的子集间干扰。我们的结果表明，当 IRS 足够大时，即便存在 SIC 误差传播，所提方案也始终优于传统大规模 MIMO-NOMA 和 MIMO-OMA 系统。研究还证实，双极化 IRS 可使交叉极化传输对用户有益，使用户能够通过极化分集改善其性能。
引用
@article{arxiv.2105.12952,
title = {IRS-Assisted Massive MIMO-NOMA Networks with Polarization Diversity},
author = {Arthur S. de Sena and Pedro H. J. Nardelli and Daniel B. da Costa and F. Rafael M. Lima and Liang Yang and Petar Popovski and Zhiguo Ding and Constantinos B. Papadias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12952},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2012.03639