IRS 辅助的射频供能物联网网络：系统建模与性能分析
网络与互联网体系结构
2023-02-06 v1
摘要
作为未来无线通信系统的一个有前景的解决方案，智能反射面（IRS）能够通过调整大量反射单元的相移来重构无线传播环境。为量化 IRS 在射频（RF）供能物联网（IoT）网络中所实现的增益，本工作中我们考虑一个 IRS 辅助的基于蜂窝的射频供能 IoT 网络，其中蜂窝基站（BS）在充电阶段向 IoT 设备广播能量信号以供能量收集（EH），该能量用于支持后续 UL 阶段的上行链路（UL）传输。借助随机几何工具，我们首先推导平均信号功率和干扰功率的分布，进而据此分别获得能量覆盖概率、UL 覆盖概率、整体覆盖概率、空间吞吐量和功率效率。基于所提分析框架，我们最终评估了 IRS 密度、IRS 反射单元数、充电阶段比例等关键系统参数对网络性能的影响。与传统射频供能 IoT 网络相比，IRS 无源波束成形在能量覆盖和 UL 覆盖上带来同等水平的增强，导致在最大化空间吞吐量时最优充电阶段比例不变。
引用
@article{arxiv.2210.16521,
title = {IRS-Assisted RF-powered IoT Networks:System Modeling and Performance Analysis},
author = {Hongguang Sun and Zelun Zhao and Hu Cheng and Jiangbin Lyu and Xijun Wang and Yan Zhang and Tony Q. S. Quek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16521},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 11 figures, submitted to IEEE Transactions on Communications