通过基于张量的低秩分解方法降低智能可重构表面的控制开销
信号处理
2022-06-14 v1
摘要
无源智能可重构表面（IRS）因其塑造传播环境从而改善覆盖的能力，正成为蜂窝网络的一个有吸引力的组件。虽然无源IRS节点包含大量相移元件和一个控制实体，但由于基站（BS）的计算能力，相移通常由蜂窝基站确定。由于对大量相移器的细粒度控制在实践中可能难以实现，降低BS与IRS控制器之间的控制开销十分重要。为此，本文中我们提出一种近最优相移的低秩近似，否则会在BS-IRS控制器链路上产生过高的通信开销。关键思想是使用低秩张量模型表示潜在的大型IRS相移向量。这是通过对IRS相移向量的张量化版本进行分解实现的，其中每个分量被建模为预定义数量的较小尺寸因子的Kronecker积，这些因子可通过张量分解算法获得。我们表明所提出的低秩模型大幅降低了与BS-IRS控制链路相关的所需反馈要求。我们的仿真结果表明，所提方法在具有强视距分量的场景中尤其有吸引力，在此情况下可达到与近最优相移情况几乎相同的频谱效率，但通信开销大幅降低。
引用
@article{arxiv.2206.05341,
title = {Reducing the Control Overhead of Intelligent Reconfigurable Surfaces Via a Tensor-Based Low-Rank Factorization Approach},
author = {Bruno Sokal and Paulo R. B. Gomes and André L. F. de Almeida and Behrooz Makki and Gabor Fodor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.05341},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2205.12024