Leistungsanalyse von RIS-unterstützten Breitband-Massive-MIMO-OFDM-Systemen mit niedrigauflösenden ADCs

Keskeiset käsitteet

In diesem Artikel wird ein RIS-unterstütztes Breitband-Massive-MIMO-OFDM-System mit niedrigauflösenden ADCs untersucht. Es werden geschlossene Ausdrücke für die erreichbare Uplink-Rate abgeleitet, die asymptotische Leistung analysiert und die Skalierungsgesetze der Sendeleistung offengelegt, um Erkenntnisse für energiesparende Einblicke zu gewinnen.

Tiivistelmä

Der Artikel untersucht ein RIS-unterstütztes Breitband-Massive-MIMO-OFDM-System mit niedrigauflösenden ADCs unter frequenzselektiven Rician-Fading-Kanälen.
Zunächst wird der OFDM-Übertragungsprozess im Zeitbereich detailliert modelliert. Dann wird ein geschlossener Ausdruck für die Uplink-Datenrate abgeleitet, basierend auf dem Additive-Quantisierungs-Rausch-Modell für die niedrigauflösenden ADCs.
Anschließend wird die asymptotische Leistung des Systems analysiert, wenn die Anzahl der Basisstationsantennen und die Anzahl der Reflektorelemente gegen unendlich gehen. Es wird gezeigt, dass die asymptotische Rate begrenzt bleibt, wenn das RIS nicht auf einen bestimmten Nutzer ausgerichtet ist, aber logarithmisch mit der Anzahl der Reflektorelemente wächst, wenn das RIS auf einen Nutzer ausgerichtet ist.
Darüber hinaus werden die Skalierungsgesetze der Sendeleistung offengelegt. Es wird bewiesen, dass die Sendeleistung jedes Nutzers proportional zu 1/(NbNr) skaliert werden kann, während das System eine konstante Konvergenzrate beibehält, wenn das RIS nicht auf einen Nutzer ausgerichtet ist. Wenn das RIS auf einen Nutzer ausgerichtet ist, kann die Sendeleistung dieses Nutzers sogar proportional zu 1/(NbN2r) reduziert werden, während eine bestimmte Systemleistung garantiert wird.
Schließlich wird ein gradientenbasierter Algorithmus vorgeschlagen, um die Phasenverschiebungen des RIS zu optimieren, um die minimale Nutzerrate zu maximieren.

Tilastot

Die Sendeleistung jedes Nutzers kann proportional zu 1/(NbNr) skaliert werden, während das System eine konstante Konvergenzrate beibehält, wenn das RIS nicht auf einen Nutzer ausgerichtet ist.
Die Sendeleistung eines Nutzers kann proportional zu 1/(NbN2r) reduziert werden, wenn das RIS auf diesen Nutzer ausgerichtet ist, während eine bestimmte Systemleistung garantiert wird.

Lainaukset

"Es wird bewiesen, dass die Sendeleistung jedes Nutzers proportional zu 1/(NbNr) skaliert werden kann, während das System eine konstante Konvergenzrate beibehält, wenn das RIS nicht auf einen Nutzer ausgerichtet ist."
"Wenn das RIS auf einen Nutzer ausgerichtet ist, kann die Sendeleistung dieses Nutzers sogar proportional zu 1/(NbN2r) reduziert werden, während eine bestimmte Systemleistung garantiert wird."

Tärkeimmät oivallukset

Performance Analysis on RIS-Aided Wideband Massive MIMO OFDM Systems with Low-Resolution ADCs

by Xianzhe Chen... klo arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09058.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Wie könnte man die Auswirkungen von unvollständiger Kanalschätzung auf die Leistung des betrachteten Systems untersuchen?

Um die Auswirkungen von unvollständiger Kanalschätzung auf die Leistung des betrachteten Systems zu untersuchen, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Zunächst könnte man Simulationen durchführen, in denen die Genauigkeit der Kanalschätzung schrittweise reduziert wird, um zu sehen, wie sich dies auf die Systemleistung auswirkt. Man könnte auch mathematische Modelle entwickeln, die die Auswirkungen unvollständiger Kanalschätzung auf die Übertragungseffizienz quantifizieren. Darüber hinaus könnten Algorithmen zur Kanalschätzung entwickelt und getestet werden, um zu sehen, wie robust das System gegenüber unvollständigen Schätzungen ist. Durch diese Ansätze könnte man ein besseres Verständnis dafür gewinnen, wie unvollständige Kanalschätzungen die Leistung des Systems beeinflussen.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn das RIS nicht perfekt auf einen bestimmten Nutzer ausgerichtet werden kann?

Wenn das RIS nicht perfekt auf einen bestimmten Nutzer ausgerichtet werden kann, ergeben sich mehrere Herausforderungen für das System. Eine Hauptproblematik besteht darin, dass die Signalstärke und die Interferenzen nicht optimal gesteuert werden können, was zu einer suboptimalen Übertragungsqualität führen kann. Darüber hinaus kann es zu erhöhten Interferenzen bei anderen Nutzern oder zu einer ineffizienten Nutzung der verfügbaren Ressourcen kommen. Die Kapazität des Systems könnte beeinträchtigt werden, da die Fähigkeit des RIS, die Signale zu lenken und zu verstärken, eingeschränkt ist. Dies könnte zu einer geringeren Gesamtleistung und einer ineffizienten Nutzung der verfügbaren Bandbreite führen.

Wie könnte man die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsszenarien wie drahtlose Energieübertragung oder Sensornetze übertragen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten auf andere Anwendungsszenarien wie drahtlose Energieübertragung oder Sensornetze übertragen werden, indem ähnliche Konzepte und Techniken angewendet werden. Zum Beispiel könnten die Prinzipien der intelligenten Oberfläche (RIS) genutzt werden, um die Effizienz und Reichweite drahtloser Energieübertragungssysteme zu verbessern. Durch die Anpassung der Phasenverschiebungen an den RIS-Elementen könnte die Energieübertragung gezielt gesteuert und optimiert werden. In Sensornetzen könnten ähnliche Techniken verwendet werden, um die Kommunikationseffizienz zu verbessern und die Netzabdeckung zu optimieren. Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten somit als Grundlage für die Entwicklung und Optimierung drahtloser Systeme in verschiedenen Anwendungsbereichen dienen.