多智能反射面辅助无线网络的性能分析与用户关联优化
信息论
2021-06-07 v3 math.IT
摘要
智能反射面（IRS）被视为一种以低成本提升无线通信频谱与能量效率的有前景方案。本文考虑一个无线网络，其中多个基站（BSs）在下行通信中借助分布式 IRS 为其各自用户服务。具体而言，每个 IRS 通过其无源波束赋形辅助其关联 BS 到用户的传输，同时它也随机散射来自其他同信道 BS 的信号，从而在网络中引入额外的信号与干扰路径。因此，一个新的 IRS-用户/BS 关联问题出现，涉及在不同 BS-用户通信链路间最优地平衡来自所有 IRS 的无源波束赋形增益。为解决这一新问题，我们首先推导出每个用户接收端平均信干噪比（SINR）的一个易处理下界，称为平均信号对平均干扰加噪声比（ASAINR），并基于此构建两个 ASAINR 平衡问题，分别在不进行和进行 BS 发射功率控制下通过优化 IRS-用户关联来最大化所有用户中的最小 ASAINR。我们还刻画了用户 ASAINR 随 IRS 反射单元数量增加的缩放行为，以研究 IRS 反射信号与干扰功率的不同影响。此外，为解决这两个均非凸优化的 ASAINR 平衡问题，我们分别通过应用分支定界法并利用 IRS-用户关联的新性质，给出了无 BS 功率控制问题的最优解以及两个问题的低复杂度次优解。数值结果验证了我们的性能分析，并展示了所提方案相较基准方案的显著性能增益。
引用
@article{arxiv.2009.02551,
title = {Performance Analysis and User Association Optimization for Wireless Network Aided by Multiple Intelligent Reflecting Surfaces},
author = {Weidong Mei and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02551},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 10 figures. Accepted for publication by IEEE Transactions on Communications