[论文解读] Analysis and Optimization of Outage Probability in Multi-Intelligent Reflecting Surface-Assisted Systems

Zijian Zhang, Ying Cui+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 5被引用 51

一句话总结

该论文在具有 LoS 自适应相位偏置的 Rician 衰落的多 IRS 系统中分析掉线概率，推导出闭式掉线表达式，优化 IRS 相位偏置以最小化掉线概率，并表征高信噪比极限下的渐近行为。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned to be a promising solution for designing spectral and energy efficient wireless systems. In this letter, we study a multi-IRS-assisted system under Rician fading where the phase shifts adapt to only the line of sight (LoS) components. First, we analyze and optimize the outage probability of the multi-IRS-assisted system in the slow fading scenario for the non-LoS (NLoS) components. We also show that the optimal outage probability decreases with the numbers of IRSs and elements of each IRS when the LoS components are stronger than the NLoS ones. Then, we characterize the asymptotically optimal outage probability in the high signal-to-noise ratio (SNR) regime, and show that it decreases with the powers of the LoS components. To the best of our knowledge, this is the first work that studies the outage probability in multi-IRS-assisted systems.

研究动机与目标

• 在慢衰落情形下利用多个 IRS 进行谱和能效无线设计的动机。
• 推导具备 LoS 自适应相位偏置的多 IRS 系统的掉线概率表达式。
• 优化 IRS 相位偏置以最小化掉线概率。
• 表征最优掉线概率的高信噪比渐近行为。
• 提供关于 IRS 数量及其单元数量如何影响性能的设计见解。

提出的方法

• 在 Rician 衰落下，建立一个源-IRS-目的地系统模型，包含 K 个 IRS，每个 IRS 具有 N_k 个单元。
• 推导等效通道 h 的分布并通过函数 f(a,b,c) 表达掉线概率 P_o(θ)。
• 得到 h 中的 LoS 功率项 g_LoS(θ) 与 NLoS 功率项 g_NLoS；并给出 P_o(θ)=f(g_LoS(θ),g_NLoS,(2^R-1)/SNR)。
• 建立并求解掉线概率优化，找到使 g_LoS(θ) 最大化的最优相位偏置 θ*。
• 给出不同 LoS 可用性情形下的闭式最优相位偏置条件（κ^(s,d) ≠ 0 或 = 0）。
• 推导渐近掉线概率 P_o^*(SNR) 并显示对 LoS 与 Rician 因子的依赖。

实验结果

研究问题

• RQ1 在慢衰落、LoS 自适应设置中，掉线概率如何依赖于多个 IRS 的相位偏置？
• RQ2 在不同的 LoS 条件下，最优的 IRS 相位偏置是什么？
• RQ3 增加 IRS 数量及其单元数量如何影响最小掉线概率？
• RQ4 最优掉线概率在高信噪比下的行为如何，LoS 功率如何影响它？

主要发现

• 掉线概率 P_o(θ) 表达为 P_o(θ)=f(g_LoS(θ),g_NLoS,(2^R-1)/SNR)，其中 g_LoS(θ) 与 g_NLoS 在文中定义。
• 最优相位偏置使 LoS 分量对其对齐，具体的闭式条件取决于直连达到的 LoS 存在性（κ^(s,d)）。
• 当 κ^(s,d) ≠ 0 时，最优 θ 满足 θ_k,n = arg(bar h^(s,d) / (bar h^(r,d)_{k,n} bar h_{k,n}^{(s,r)})。
• 当 κ^(s,d) = 0 时，最优 θ 的差值满足确保反射路径对齐的 arg 关系；P_o^* 等于 f(g_LoS^*, g_NLoS, (2^R-1)/SNR)。
• 当反射 LoS 功率支配 NLoS 功率时（κ_k^(r,d) > 1），P_o^* 随着 IRS 数量 K 的增加和每个 N_k 的增多而降低。
• 在高信噬比时，P_o^*(SNR) ~ ((2^R-1)/ (g_NLoS SNR)) * exp(-g_LoS^*/g_NLoS)。
• P_o^*(SNR) 随着 κ^(s,d) 和 κ_k^(r,d) 而降低，即 LoS 分量越强；并且在较大 κ 值时显著小于无 IRS 的情况。