[논문 리뷰] Performance Analysis of Reconfigurable Intelligent Surfaces over Nakagami-m Fading Channels

Monjed H. Samuh, Anas M. Salhab|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 15.

Advanced Wireless Communication TechnologiesEngineering인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 니카가미-m fading 채널에서 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 지원 네트워크를 분석하여, 중단 확률, 평균 심볼 오류 확률(ASEP), 채널 용량에 대한 폐쇄형 근사식을 유도한다. 분석 결과, 시스템은 다양도 순서를 (a+1)/2로 달성하며, 여기서 a는 니카가미-m 파rameter m과 반사 요소 수 N에 따라 달라지며, m이 N보다 성능에 더 큰 영향을 미친다.

ABSTRACT

This letter studies the performance of reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided networks over Nakagami-m fading channels. First, we derive accurate closed-form approximations for the system channel distributions, and then, use them in deriving closed-form approximations for the outage probability, average symbol error probability (ASEP), and average channel capacity. In addition, to get more insights at the system performance, we derive asymptotic expression for the outage probability at high signal-to-noise ratio (SNR) regime, and provide closed-form expressions for the system diversity order and coding gain. Results show that the considered RIS scenario can provide a diversity order of (a+1)/2, where a is a function of the Nakagami-m fading parameter m and the number of reflecting elements N. Furthermore, results illustrate that m is more impactful on the diversity order and the system performance than N. Finally, the provided results are valid for arbitrary number of reflecting elements N and non-integer m.

연구 동기 및 목표

• 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 지원 네트워크의 니카가미-m 페이딩 환경에서의 성능을 분석하는 것.
• 중단 확률, 평균 심볼 오류 확률(ASEP), 평균 채널 용량과 같은 핵심 시스템 지표에 대한 정확한 폐쇄형 근사식을 유도하는 것.
• RIS 지원 시스템에서 고신호대노이즈비(SNR) 영역에서 다양도 순서와 코딩 이득을 조사하는 것.
• 니카가미-m 페이딩 파rameter m과 반사 요소 수 N이 시스템 성능에 미치는 상대적 영향을 정량화하는 것.
• 유도된 식이 임의의 N과 비정수 m 값에 대해 유효함을 보장하는 것.

제안 방법

• 니카가미-m 페이딩 채널에서 RIS 지원 네트워크의 시스템 채널 분포에 대한 폐쇄형 근사식을 유도하는 것.
• 유도된 채널 분포를 활용하여 중단 확률, ASEP 및 평균 채널 용량을 폐쇄형으로 분석적으로 계산하는 것.
• 고SNR에서 점점 다가가는 분석을 적용하여 중단 확률 식을 유도하고 다양도 순서 및 코딩 이득을 추출하는 것.
• 다양도 순서를 (a+1)/2로 표현하며, 여기서 a는 니카가미-m 파arameter m과 반사 요소 수 N의 함수임을 명시하는 것.
• 수학적 유도와 점점 다가가는 분석을 통해 유도된 식을 검증하여 비정수 m과 임의의 N에 대한 적용 가능성을 확보하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS 지원 시스템에서 니카가미-m 페이딩 채널에 대해 중단 확률, ASEP 및 평균 채널 용량에 대한 폐쇄형 식은 무엇인가요?
• RQ2 다양도 순서는 니카가미-m 페이딩 파arameter m과 반사 요소 수 N에 따라 어떻게 변화합니까?
• RQ3 m과 N이 시스템의 다양도 이득과 전체 성능에 미치는 상대적 영향은 무엇입니까?
• RQ4 고SNR 영역에서 고려된 RIS 환경에서의 점점 다가가는 중단 성능과 코딩 이득은 어떻게 행동합니까?
• RQ5 유도된 식은 비정수 값의 니카가미-m 페이딩 파arameter m과 임의의 반사 요소 수 N에 대해 유효합니까?

주요 결과

• 시스템은 다양도 순서를 (a+1)/2로 달성하며, 여기서 a는 니카가미-m 페이딩 파arameter m과 반사 요소 수 N에 따라 달라진다.
• 니카가미-m 페이딩 파arameter m은 반사 요소 수 N보다 다양도 순서와 전체 시스템 성능에 더 큰 영향을 미친다.
• 임의의 N과 비정수 m에 대해 중단 확률, ASEP 및 평균 채널 용량에 대한 폐쇄형 식을 유도하고 검증하였다.
• 점점 다가가는 분석을 통해 고SNR 영역에서 다양도 순서와 코딩 이득을 확인하였으며, 시스템 설계에 대한 성능 통찰을 제공한다.
• 유도된 식은 비정수 m과 임의의 N을 포함한 광범위한 시스템 구성에 대해 정확하고 적용 가능하다.
• 결과적으로 시스템 성능는 반사 요소 수보다 페이딩의 심각도(파arameter m으로 제어됨)에 더 민감함을 보여준다.