이 논문은 기회주의적 인지 무선 네트워크에서 기본 사용자 신호가 배경 잡음에 비해 매우 약할 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 능동형 재구성 가능 지능형 표면(RIS)을 활용한 스펙트럼 감지 시스템을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
능동형 RIS는 수신 신호의 위상 변화뿐만 아니라 신호 증폭도 가능하므로, 수동형 RIS에 비해 더 큰 성능 향상을 달성할 수 있다.
반사 계수 행렬(RCM) 최적화 문제를 가중 평균 제곱 오차 최소화 문제로 변환하여 반복적으로 해결하는 WMMSE 기반 접근법을 제안한다.
직접 링크가 무시되고 RIS 관련 채널이 직선 가시성(LoS) 채널인 특수한 경우에 대해, 목표 감지 확률을 달성하는 데 필요한 RIS의 전력 예산을 분석하고 수동형 RIS와 비교한다.
시뮬레이션 결과를 통해 제안된 WMMSE 기반 RCM 최적화 접근법의 효과를 입증하고, 간섭이 약한 경우 능동형 RIS가 수동형 RIS보다 우수하지만 간섭이 강한 경우 수동형 RIS가 더 나은 성능을 보임을 확인한다.
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by Jungang Ge,Y... a las arxiv.org 04-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2311.16568.pdfConsultas más profundas