IRS 增强 MU-MISO 系统中的符号级预编码与反射联合设计
信号处理
2021-03-23 v3
摘要
智能反射面（IRS）以一种具成本效益且硬件高效的方式改变传播环境，已成为增强无线通信的革命性解决方案。此外，符号级预编码（SLP）因其在将多用户干扰（MUI）转化为有用信号能量方面的优势而近期受到相当关注。因此，研究在符号级预编码系统中采用 IRS，通过操控多用户信道以更有效的方式利用 MUI 颇具意义。在本文中，我们聚焦于 IRS 增强的多用户多输入单输出（MU-MISO）系统中的符号级预编码与反射联合设计。我们考虑了功率最小化与服务质量（QoS）均衡问题。为解决联合优化问题，我们开发了一种高效的迭代算法，将其分解为独立的符号级预编码与块级反射设计问题。采用基于高效梯度投影的算法设计符号级预编码，并运用基于黎曼共轭梯度（RCG）的算法求解反射设计问题。仿真结果证明了 IRS 带来的显著性能提升，并说明了我们所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.1912.11767,
title = {Joint Symbol-Level Precoding and Reflecting Designs for IRS-Enhanced MU-MISO Systems},
author = {R. Liu and M. Li and Q. Liu and A. L. Swindlehurst},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.11767},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 13 figures, published on TWC