基于 AoI 的 IRS 低开销重配置设计
信号处理
2025-05-02 v2
摘要
智能反射面（IRS）技术有助于通过定向通信信号 between 发送方和接收方来缓解无线链路中的不利影响。IRS 元素被配置以调整反射信号的相位，以用户位置为目标并增强 perceived 信噪比（SNR）。如此一来，IRS 改善了通信链路，但不可避免地引入了更多通信开销。特别是在移动场景中，当用户位置必须频繁估计以重新调整 IRS 元素时，就会发生这种情况。这种操作需要在训练时间段与数据时间段之间进行平衡，以优化链路中的通信性能。旨在以年龄信息（AoI）框架研究这种平衡，我们回答了在最低开销和最大信息新鲜度下，IRS 需要多久更新一次的问题。我们推导出移动场景下的解析解，其中发射方是静态的，移动用户（MU）遵循随机路径移动模型。我们提供了平均峰值年龄信息（PAoI）的闭式表达式，作为评估 IRS 更新频率影响的指标。对于性能评估，我们考虑一个遵循 IEEE 802.11ad 标准的现实场景，目标是毫米波频段。我们的结果显示，最小可实现的平均 PAoI 在微秒量级，最优 IRS 更新周期在秒级，导致在 MU 以 1 m/s 速度移动时，链路开销为 9%。
引用
@article{arxiv.2503.18019,
title = {Rejuvenating IRS: AoI-based Low Overhead Reconfiguration Design},
author = {Jorge Torres Gómez and Joana Angjo and Moritz Garkisch and Vahid Jamali and Robert Schober and Falko Dressler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18019},
year = {2025}
}
备注
Paper submitted to IEEE TRANSACTION ON WIRELESS COMMUNICATIONS