Leistungsfähige RIS-unterstützte zellfreie Massive-MIMO-Systeme mit zweistufigem Design und Hardware-Beeinträchtigungen

المفاهيم الأساسية

In diesem Artikel wird ein zweistufiges Übertragungsschema für RIS-unterstützte zellfreie Massive-MIMO-Systeme unter Berücksichtigung von Hardwarebeeinträchtigungen vorgeschlagen, um die Leistung bei geringem Rückkopplungsaufwand und Stromverbrauch zu optimieren.

الملخص

Der Artikel untersucht das Uplink-Übertragungsschema eines RIS-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systems unter Berücksichtigung von Hardwarebeeinträchtigungen (HWIs) bei Transceivern und RIS-Phasenrauschen.
Zunächst wird ein zweistufiges Übertragungsschema vorgeschlagen, bei dem die passiven Strahlformer der RISs basierend auf statistischen Kanalzustandsinformationen (CSI) optimiert werden, während die aktiven Strahlformer an den Zugangspunkten (APs) basierend auf Echtzeit-CSI entworfen werden. Außerdem wird der Maximum-Ratio-Combining (MRC)-Detektor am zentralen Verarbeitungsknoten (CPU) angewendet.
Darauf aufbauend wird ein geschlossener Näherungsausdruck für die erreichbare Rate abgeleitet, anhand dessen der Einfluss von HWIs und die Skalierungsgesetze der Leistung analysiert werden. Um die Summenrate oder die Mindestrate der Nutzer zu maximieren, wird die Ratenausdrücke in eine handhabbare Form überführt und die Phasenverschiebungen der RISs mithilfe eines beschleunigten Gradientenverfahrens optimiert.
Schließlich zeigen die numerischen Ergebnisse, dass selbst bei Vorhandensein von LoS- oder NLoS-Komponenten in den RIS-AP-Kanälen ein Gleichgewicht zwischen Systemkapazität und Nutzergleichheit in RIS-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systemen unter HWIs aufrechterhalten werden kann. Darüber hinaus werden die Auswirkungen von HWIs und wichtigen Systemparametern auf die Leistung validiert.

الإحصائيات

Die Nutzerübertragungsleistung kann um einen Faktor 1/BR reduziert werden, während eine zufriedenstellende Systemleistung aufrechterhalten wird, wobei B und R die Anzahl der AP-Antennen und RIS-Elemente bezeichnen.
Die Hardwarebeeinträchtigungen der Sender und Empfänger schränken den Gewinn durch eine große Anzahl von AP-Antennen oder RIS-Elementen ein.
Wenn es keinen LoS-Pfad in den RIS-unterstützten Kanälen gibt, hat das RIS-Phasenrauschen keinen Einfluss auf die Leistung.

اقتباسات

"Um die Summenrate oder die Mindestrate der Nutzer zu maximieren, wird die Ratenausdrücke in eine handhabbare Form überführt und die Phasenverschiebungen der RISs mithilfe eines beschleunigten Gradientenverfahrens optimiert."
"Schließlich zeigen die numerischen Ergebnisse, dass selbst bei Vorhandensein von LoS- oder NLoS-Komponenten in den RIS-AP-Kanälen ein Gleichgewicht zwischen Systemkapazität und Nutzergleichheit in RIS-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systemen unter HWIs aufrechterhalten werden kann."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

RIS-assisted Cell-Free Massive MIMO Systems With Two-Timescale Design and Hardware Impairments

by Jianxin Dai,... في arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15588.pdf

استفسارات أعمق

Wie könnte man die Leistung des RIS-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systems weiter verbessern, z.B. durch den Einsatz von intelligenten Algorithmen zur Kanalschätzung oder Ressourcenzuweisung

Um die Leistung des RIS-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systems weiter zu verbessern, könnten intelligente Algorithmen zur Kanalschätzung und Ressourcenzuweisung eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Machine Learning-Techniken wie Deep Learning könnte eine präzisere und effizientere Kanalschätzung ermöglicht werden. Dies würde zu einer besseren Anpassung der Beamforming-Strategien führen, um Interferenzen zu minimieren und die Gesamtleistung des Systems zu optimieren. Darüber hinaus könnten intelligente Algorithmen zur dynamischen Ressourcenzuweisung eingesetzt werden, um die Übertragungskapazität je nach Bedarf und Nutzungsanforderungen anzupassen. Dies würde zu einer effizienteren Nutzung der verfügbaren Ressourcen führen und die Gesamtleistung des Systems steigern.

Welche zusätzlichen Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn das System in einem realen Umfeld mit Mehrwegeausbreitung und Mobilität der Nutzer eingesetzt wird

Wenn das System in einem realen Umfeld mit Mehrwegeausbreitung und Mobilität der Nutzer eingesetzt wird, könnten zusätzliche Herausforderungen auftreten. Die Mehrwegeausbreitung kann zu Interferenzen und Signalverzerrungen führen, was die Kanalschätzung und die Beamforming-Strategien erschwert. Die Mobilität der Nutzer kann zu schnellen Änderungen in den Kanalzuständen führen, was eine kontinuierliche Anpassung der Übertragungsparameter erfordert. Darüber hinaus könnten Handover-Probleme auftreten, wenn sich die Nutzer zwischen verschiedenen APs bewegen, was die nahtlose Konnektivität beeinträchtigen könnte. Es wäre wichtig, robuste Algorithmen und Protokolle zu entwickeln, die mit diesen Herausforderungen umgehen können, um eine zuverlässige Leistung in realen Umgebungen zu gewährleisten.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsszenarien wie drahtlose Energieübertragung oder Sensornetze zu übertragen

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten auf andere Anwendungsszenarien wie drahtlose Energieübertragung oder Sensornetze übertragen werden, um deren Leistung und Effizienz zu verbessern. Im Bereich der drahtlosen Energieübertragung könnten RISs eingesetzt werden, um die Ausrichtung und Fokussierung von Energieübertragungen zu optimieren, was zu einer effizienteren Energieübertragung und -nutzung führen würde. In Sensornetzwerken könnten RISs verwendet werden, um die Kommunikation zwischen Sensorknoten zu verbessern und die Abdeckung und Zuverlässigkeit des Netzwerks zu erhöhen. Durch die Anwendung ähnlicher Konzepte und Techniken könnten die Vorteile von RISs auf verschiedene drahtlose Anwendungen ausgeweitet werden.