文摘
可重构智能表面(RIS)无线网络已成为一个有前途的未来传播技术创建智能广播环境,改善系统性能,将无线信道转化为一个可调系统。然而,收发器有各种硬件损伤,如相位噪声和同相正交相位不平衡(IQI)。因此,强大的配置RIS-based通信在实际情况下,假设相同的性能分析主题IQI时,会导致不准确的分析。在这篇文章中,这篇小说的实现在密集的现实情况下传输技术是彻底调查。为此,根据最大似然(ML)检测器,小说IQI下平均成对错误概率的解析表达式,提出了比较标准的ML探测器。此外,该分析方法是数值模拟证实了。
1。介绍
近年来已经做了很多尝试交付新的部署模型与高速度,优越的可靠性和微不足道的延迟满足5 g的要求标准。为了实现这些目标,等传输技术已经使用毫米波(mmWave),正交频分复用(OFDM)和大规模的多输入多输出(MIMO) [1]。虽然成功发射的第一个5 g服务,引入技术受到高能源消耗和控制传播环境的影响。因此,第六代(6 g)移动通信系统与高频段功率效率,研究者已经开始探索新方法(2),如可重构智能表面(RIS) [3]。RIS,也被称为大智能表面(LIS) [4),吸引了大量的注意力从研究人员作为一个有前途的未来传播技术来创造一个智能传播环境(5,6]。传统,只有源和目标控制与编码,编码,和许多处理操作来增强信号的质量。通过将发射机之间的RIS (Tx)和接受者(Rx),额外的传播路径。因此,创建渠道行为可以软件控制来实现智能可编程无线环境,提供更多的自由程度和提高性能6]。
宣布技术已经较大规模的分布式天线(7),amplify-and-forward (AF)转发8),后向散射通信(9),mmWave沟通(10),和网络致密化(11]。虽然是类似于其他现有技术,RIS基于大量薄被动反射没有缓冲和处理任何传入的信号(4]。这些反射镜的设计是基于二维meta-surfaces [12,13]。此外,RIS配备了一个可编程单片机,入射电磁波的修改阶段,可以提高信号质量的处方,提高网络覆盖。因此,RIS改善接收信号的质量通过简单地反映了事件和调整信号相位变化有利与低成本和低能耗3]。这部小说提出概念提供了重要的理论和电磁设计挑战14,15]。
然而,使用RIS收发器的设计提出了一些新的挑战,这是最重要的分析系统性能在实际条件下(16]。因此,RIS-aided通信性能可以通过不同类型的显著退化的现实缺陷,包括噪声信号,不完美的信道状态信息(CSI),和收发器硬件损伤。硬件损伤一般模型的效果实现的RIS一直在研究[17]。在[18,19),一个上行数据速率的渐近分析RIS-based通信系统信道估计误差和干扰是影响调查。RIS的设计和实现也详细(20.]。
最好的作者的知识,RIS在同相正交失衡(IQI)尚未突出显示。然而,强劲的配置,建模收发机射频(RF)前端硬件完美的将导致不准确的分析(21]。的确同相(I)和正交(Q)调制器和解调器Tx和Rx可能会引入相位和/或振幅不匹配(22]。额外的有害影响会降低系统性能,如相声和频率干扰(23- - - - - -25]。因此,考虑到IQI RIS的影响是一个关键因素有效的设计策略。
出于上述限制现有的文献,探讨了设计的最优处方检测器的性能相比古典毫升IQI的存在。因此,小说误差概率解析表达式推导和仿真结果证明。
2。系统模型和信号检测
2.1。系统模型
在本节中,我们已经采用了一种通用RIS-assisted单输入单输出(输出)无线通信系统,提出了图1。源和目的地之间的直接信号通路被忽略在剩下的纸4),和RIS部署中继散射信号。事实上,这种假设在不利的情况下传播条件,可能是由于一个障碍或很长一段距离,例如,(26- - - - - -28]。
首先,信息从源到RIS传达。然后,RIS软件控制接收信号的振幅和相位打击传播环境的有害影响和反映到目的地。
尽管RIS基于小被动元素和不需要任何信号处理能力,Tx和Rx的font-ends IQI这限制了系统性能的影响。其实在实际条件下,由于本地振荡器(LO),过滤器,模拟组件,在Tx和Rx和up-and-down-conversion步骤,生成的信号存在[I和Q部分之间不匹配29日]。因此,Tx和Rx IQI参数介绍,分别使用( , )和( , )可以表示,基于复杂的LO信号(24,30.] 在哪里 和 分别表示,Tx和Rx振幅和相位不平衡。在理想的情况下,智商分支是完全匹配了这些参数 和 。因此,我们有 和 。up-converted信号调制 - - - - - -必要映射器的来源受到IQI可以写成 在哪里表示共轭复数。
使用RIS和反射镜,信号首先从源传输天线的RIS那么转达了RIS的目的地,分别为平坦衰落信道和为反映meta-surface ( )。请注意, 遵循复杂零均值高斯分布和单位方差。
在这种情况下,一个聪明的RIS软件部署调整反思阶段基于通道阶段为了最大化接收的信噪比。因此,目的地是作为可调信号接收 在哪里特征的适应阶段RIS反射器,的平均发射功率符号,然后呢是一个复杂的加性高斯白噪声(AWGN)为零,意味着什么方差。使用(3),接收到的信号
考虑Rx IQI和调整阶段,产生的信号可以表示为在目的地 在哪里 和 。
注意,由于Tx和Rx IQI,基带信号干扰了其共轭复数 。因此,代表了自干扰。
类似于(4的协助下,一个软件沟通,以下表达式的基础上,分析了知识得来的RIS的通道函数的振幅和相位 , 。在这样的情况下,RIS调整阶段为了最大化信噪比(信噪比)等 。
此外,噪声可以表示为 在哪里和的实部和虚部分别注意 , ,和 (23]。
因此,说 在哪里和的实部和虚部分别注意 ,值得注意的是,是一个广义高斯噪声等不平等的实部和虚部差异
此外,噪声分量之间的相关性因素 (25]。重要的是要强调IQI影响改变的行为从适当的不当噪音。因此,接收到的信号相关智商组件。考虑不当的存在噪声分析RIS的性能是一个关键因素。
接收到的信号表达(6)可以分析以下几个场景考虑智商的可能值参数:(1)完美的智商匹配。在这个场景中,Tx和Rx双方都认为是完美的和IQI参数被定义为 。接收到的信号(6)可以表示为以下知名表示用于所有先前的研究: (2)Tx受IQI。考虑到只有Tx和完美的破坏性影响IQI参数对目的地,也就是说, 和 ,由此产生的信号给出 (3)Rx受IQI。考虑理想Tx IQI参数和说明 ,(6)可以写成
它可以观察到从上面的表达式与IQI Tx受损导致自干扰的共轭信号传播。另一方面,Rx遭受IQI影响信号和噪音。
如前所述,随着IQI的存在,一个新的提取接收信号表达式需要显示自干扰和噪声的存在行为。因此,对于一个有效的RIS-based通信系统性能研究,小说最优毫升检测器的设计,这其中包括IQI效应是必须的。
2.2。信号干扰比(SIR)
先生的平均计算如下说明自干扰造成的有害影响
注意形象废品率IRR表示图像频段衰减的测量可以被定义为Tx和处方,分别 和 (31日]。IRR典型值在20 - 40分贝的范围在实际模拟射频前端电子(32]。基于(2),可以定义以下关系 。它可以被描述为高值 而且, (33]。假设 ,一个近似广泛用于文献[31日- - - - - -34通过假设
因此,平均可以紧密近似为爵士
显然是见过的,就连小值IQI降低系统性能。此外,先生表达是独立的 。因此,增加反射器数字不能减轻IQI所造成的干扰。在理想的情况下完美的智商匹配 。
2.3。信号检测
2.3.1。最优毫升探测器
在试图覆盖一个广义高斯噪声的存在,一个最优的ML探测器设计基于接收到的信号表达式(6)。因此,二维高斯随机变量(RV)分布的真实的, ,虚构的, ,接收信号向量的相关组件描述如下: 在哪里和分别代表和组件。
关于传播符号假设均匀分布,给出最优毫升探测器通过最大化条件的参数联合概率密度函数(PDF)中定义的(15)相当于以下表达式:
2.3.2。传统ML探测器
传统ML探测器是经典的ML探测器中使用以前的性能分析的RIS存在IQI接收信号表达式被忽视。事实上,它只是表示为以下知名表达式用于所有先前的研究RIS的性能:
3所示。性能分析
3.1。有条件的误差概率
3.1.1。最优毫升探测器
假设传播,成对错误概率(PEP)决定的吗从最优毫升探测器表达式给出(16), 在哪里 和简单的数学运算后得到吗
不失一般性 ,条件在 ,是一个高斯和下面的均值和方差值房车吗
使用(18)和(20.),有条件的PEP (CPEP)可以写成(22在页面的顶部,在那里表示 - - - - - -函数定义为 。
3.1.2。传统ML探测器
注意,噪音的不当行为是不被认为是对传统ML探测器。因此,假设传播,PEP的决定的从古典毫升探测器表达式给出(17), 在哪里 零均值和 为方差。因此,CPEP使用函数提出了(24)。
3.2。平均误差概率
3.2.1之上。最优毫升探测器
获得的平均PEP (APEP), (22)应该平均的PDF它可以描述为:
然而,请注意, 在哪里 和 。的确,和依赖的实部和虚部和在(6)。因此,基于中心极限定理(此时)和大量的反射镜 , 被认为是相关的非中心卡方随机变量的组合。APEP使用的决心PDF是非常困难的。因此,APEP是数值计算平均PEP /大量的通道实现。
3.2.2。传统ML探测器
传统ML探测器APEP基于(24)是很困难甚至不可能确定的。但是,它同样将数值计算方法用于最优毫升探测器。
4所示。数值结果和讨论
在本部分中,APEP最佳的性能和传统ML探测器为RIS IQI基于该分析场景将与仿真结果证明。
首先,先生评估确定表达式的数据2和3分别为不同的值的收益 和阶段 IQI和 。先生可以描述,相当值退化发生即使是小不平衡的价值观强调的重要性,考虑到IQI RIS的性能分析。
数据4和5分别给出了显示的影响,振幅和阶段Tx和Rx IQI APEP性能。事实上,在图4,分析了APEP固定振幅值 变量值的相位不平衡 。因此,增加的幅度不平衡的影响来用固定阶段值 图中给出了5。它可以描述的阶段和振幅,增加IQI造成很大的性能损失。进一步,分析分析匹配完全毫升探测器的仿真结果,验证了提出的分析。另外,可以看出该毫升探测器优于经典的ML探测器对所有IQI值和一个巨大的进步,是通过使用最优检测器。
图6APEP仿真结果显示标准毫升和最佳ML下只有Tx失衡为不同的值 与 。在这种情况下, 。值得一提的是,最优设计提高了系统性能,降低了IQI效果。Tx失衡的破坏性影响降解的性能完美的RIS。实际上,比较理想的RIS和最优毫升检测器的性能,系统降低6 dB时 和 ,而退化时约1 dB 和 APEP = 。
在图7,Rx IQI的影响与完美的RIS Tx IQI参数( )进行不同的 和固定 。进行比较的原因,理想的情况下智商。可以看出IQI值增加的有害影响系统性能。事实上,一个2 dB时显示性能下降 和 为获得最佳毫升APEP =比理想情况 。它可以注意到,有一个的性能设计毫升探测器与传统相比。
为了把证据RIS反射器数量的影响,图8提出了最优的数值和仿真结果和传统ML探测器在联合Tx和Rx IQI当反射器的数量变化在16日32和64。这个图显示的准确性提出了分析各种反射数据。卓越的性能是通过使用最优毫升探测器。然而,即使我们增加反射器的数量,IQI将损害系统性能。例如,图8说明,如果系统有16个反射镜,12 dB的最佳性能降低 和 相比之下,智商的完美匹配系统APEP。这种退化影响当增加反射器的数量更少。因此,可以得出结论,增加信噪比或反射器的数量提高了系统性能。
图9显示变化的影响在联合Tx和Rx IQI参数优化和标准毫升探测器性能。结果进行固定IQI参数Tx和Rx , 和等不同的值 和 与 。它可以描述下最优毫升探测器平等Tx和Rx IQI参数优于最优毫升不同价值观下由于额外的不匹配。
图10验证最优和传统ML探测器的派生表达式数量可变的调制顺序与固定RIS-IQI参数 , ,和 。它可以表明RIS使用传统ML检测器与增加调制秩序遭受一个错误地板在高信噪比区域由于忽略了噪声的行为。因此,在IQI面前,用传统ML探测器RIS不支持高阶调制在实践中这是不可接受的。仔细研究对高数据速率RIS-aided通信系统在IQI是必需的。然而,设计最优毫升检测器可以防止错误地板和减少IQI障碍。
5。结论
本文调查的有害影响IQI RIS-aided沟通。因此,小说PEP的解析表达式和最优和传统ML APEP探测器。因此,设计分析了探测器的行为Tx和Rx智商参数的函数,进一步描述IQI的影响。最后,数值结果说明证明提出的效率分析。进行结果突出RIS性能下降和IQI的存在即使在高信噪比区域和反射镜的数量增加。这是为不同的携带情况下证明了最优毫升探测器执行远比传统的检测方法。然而,值得注意的是,一个最优检测器提供了一个重要的计算复杂度。因此,研究IQI补偿算法复杂度较低的RIS系统可能潜在的未来的工作。此外,我们打算分析RIS的性能在IQI存在和缺乏直接的源和目的地之间的联系。
数据可用性
的数据支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。