多智能反射面辅助的太赫兹网络：非完美信道状态信息下的信道建模与用户关联
信号处理
2024-03-14 v1
摘要
太赫兹（THz）通信被设想为未来无线通信的候选技术之一，可实现高达数太比特每秒（Tbps）的数据速率。然而，太赫兹频段通信的高路径损耗和分子吸收效应常常限制了其传输距离。为克服这些限制，本文提出了在非完美信道状态信息（CSI）条件下由智能可重构表面（IRS）辅助的太赫兹网络。具体而言，我们提出了一种基于角度的三角信道模型，以便于评估 IRS 辅助太赫兹网络的性能。此外，为了最大化总速率，我们构建了发射机（Tx）-IRS-接收机（Rx）匹配问题，这是一个混合整数非线性规划（MINLP）问题。为解决这个非确定性多项式时间难（NP-hard）问题，我们提出了一种基于 Gale-Shapley 算法的解决方案，分别在第一个和第二个子问题中获得发射机与 IRS、接收机与 IRS 之间的稳定匹配。我们研究了发射功率、IRS 单元数量以及网络区域对总速率的影响。此外，我们将所提算法与穷举搜索、最近关联、贪婪搜索和随机分配进行了比较，以验证所提解决方案的有效性。复杂度和收敛性分析表明，我们算法的计算复杂度低于穷举搜索方法。
引用
@article{arxiv.2403.07893,
title = {Multi-IRS-aided Terahertz Networks: Channel Modelling and User Association With Imperfect CSI},
author = {Muddasir Rahim and Thanh Luan Nguyen and Georges Kaddoum and Tri Nhu Do},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07893},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2401.15028