[論文レビュー] A Comprehensive Study of Reconfigurable Intelligent Surfaces in Generalized Fading

Imène Trigui, Wessam Ajib+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 29被引用数 41

ひとこと要約

論文は、汎用フェージング（Fox’s H）上で RIS 支援通信を解析する統一的な Fox’s H ベースの枠組みを開発し、単一および複数の RIS に対する正確な障害確率とエルゴード容量の式を導出し、大規模 RIS 展開に対する高 SNR スケーリング法則を提供する。

ABSTRACT

Leveraging on the reconfigurable intelligent surface (RIS) paradigm for enabling the next Internet of Things (IoT) and 6G era, this paper develops a comprehensive theoretical framework characterizing the performance of RIS-assisted communications in a plethora of propagation environments. We derive unified mathematical models for the outage probability and ergodic capacity of single and multiple-element RIS over Fox's H fading channel, which includes as special cases nearly all linear and non linear multi-path and shadowing fading models adopted in the open literature. For gleaning further insights, we capitalize on the algebraic asymptotic expansions of the H-transform to further analyze the outage probability and capacity at high signal-to-noise ratio (SNR) in a unified fashion. Asymptotic analysis shows two scaling rates of the outage probability at large average SNR. Moreover, by harnessing its tractability, the developed statistical machinery is employed to characterize the performance of multiple randomly distributed RIS-assisted communications over Fox's H fading channels. We show that there is a great potential to improve the outage performance and thereby the capacity when fewer RISs are deployed each with more reflecting elements.

研究の動機と目的

• 汎 generalized fading の下で 6G および IoT アプリケーションの無線環境を制御する手段として RIS の可能性を動機づける。
• Fox’s H 分布を用いて RIS チャネルをモデル化する統一的な数学的枠組みを提供する。
• 単一および複数の RIS を用いた RIS 支援リンクの正確な障害確率とエルゴード容量の式を導出する。
• RIS 要素数とパス損失に関して、的大規模 RIS 展開における性能を分析し、スケーリング法則を導出する。
• RF および FSO 環境を含む幅広いフェージングモデルに適用可能な洞察を提供する。）

提案手法

• N 要素 RIS および位相シフト行列 Phi を用いて BS–RIS–ユーザーチャネルをモデル化する。
• |h_i| および |g_i| に Fox’s H 分布のフェージングを仮定し、一般化された多径・影響を捉える。
• 多変量 Fox’s H 変換と関連する Laplace/Mellin-Barnes 技法を用いて Pi(rho,N) を導出する。
• 留数計算を用いて高 SNR 摂動解析を得て多様性と符号化利得を抽出する。
• 多変量 Fox’s H 関数と指数積分関係を用いて閉形式で E(rho_L,N) を導出する。
• Nakagami-m、generalized K、および i.i.d. Fox’s H フェージングの特別ケースの簡略化と、スケーリング法則を提供する。）

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Rayleigh や単純モデルを超える一般化フェージングの下で RIS 支援通信をどのように解析できるか。
• RQ2 Fox’s H フェージングの下で単一および複数 RIS を持つ RIS の正確なアウトage確率とエルゴード容量の式は何か。
• RQ3 RIS の大規模展開は、アウトage、容量、そして多様性利得の観点でどのようにスケールするか。
• RQ4 一般化フェージングの下で高 SNR の性能洞察（多様性、符号化利得、N および M でのスケーリング）とは。
• RQ5 異なるフェージング族（Nakagami-m、generalized K、F など）は RIS の性能とスケーリング法則にどのような影響を与えるか。）

主な発見

• Fox’s H フェージング下の RIS のアウトage確率と容量が多変量 Fox’s H 関数を用いた閉形式で得られる。
• パス損失指数 α の一般化フェージングの下で、N 要素を各 RIS が持つ M RIS では SNR は M^{α/2} N^2 とスケールする。
• 高 SNR 分析は留数展開で決まる多様性利得をもたらし、RIS 要素数とともに SNR の二次的な利得を強調する。
• Nakagami-m と generalized K フェージングでは、漸近的アウトageは rho_L および N に対する明示的なべき乗減衰を示し、多重経路と Shadowing が多様性に与える影響を示す。
• フレームワークは i.ni.d フェージングに対応し、i.i.d. Fox’s H フェージング の境界条件と系継表現を提供し、スケーラビリティと性能限界を示す。
• Corollaries link RIS performance to common fading families, enabling direct mapping to RF and FSO turbulence models.