[论文解读] Stochastic Geometry Analysis of Uplink Cellular Networks with FSO Backhauling: Cooperative Relaying Vs. Reflecting Surfaces

Elyes Balti, Brian K. Johnson|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2020

Optical Wireless Communication Technologies参考文献 62被引用 9

一句话总结

本文提出了一种基于随机几何的上行链路蜂窝网络性能分析，采用自由空间光（FSO）回传，对比了解码与转发（DF）中继与智能反射面（IRS）技术。该文提出了一种最优IRS相位偏移设计以抑制干扰，并表明即使反射单元数量较少，IRS在高信噪比（SNR）区域也优于DF中继，实现了更高的频谱效率和分集增益。

ABSTRACT

In this work, we consider the performance analysis of the uplink cellular networks with free space optics (FSO) backhauling. The user equipment (UE) communicates with the nearest Base Station (BS) in first slot while in second slot, the BS converts the received radio frequency (RF) signal into FSO pulse and transmits to the data center. We adopt the Rayleigh fading for the uplink channels while the FSO backhaul encompasses the turbulence-induced fading which follows the Málaga distribution, the weather pathloss, and the pointing errors fading which is distributed following the generalized Beckmann model. Further, we will compare the performances when the BS behaves as either a decode-and-forward (DF) relay or an intelligent reflecting surface (IRS). Next, we will propose an optimal design of the phase shifters of the IRS to minimize the interference and improve the rate to beat relaying. Capitalizing on this framework, we will derive the system performance metrics such as the coverage probability as well as the spectral efficiency. Focusing on high SNR, we will obtain the diversity gain to get engineering insights into the system performance and limitations. Finally, the analytical results are confirmed by Monte Carlo simulations.

研究动机与目标

• 在真实信道条件下分析FSO回传上行链路蜂窝网络的性能。
• 解决传统射频（RF）与光纤回传在应对日益增长的数据需求和部署限制方面的局限性。
• 对比两种新兴解决方案——DF中继与智能反射面（IRS）——在FSO回传上行链路中的性能。
• 提出一种最优IRS相位偏移设计，以最小化干扰并最大化信号增益。
• 在高SNR条件下，提供覆盖概率、频谱效率和分集增益的解析表达式。

提出的方法

• 使用瑞利衰落模型上行链路信道，FSO回传采用Málaga分布描述湍流效应，使用Beckmann衰落模型描述指向误差。
• 利用泊松点过程（PPP）建模基站（BS）位置，并应用随机几何方法推导干扰的拉普拉斯变换。
• 基于PPP的点过程泛函（PGFL）与矩生成函数，推导信号与干扰加噪声比（SINR）的统计特性。
• 提出一种最优IRS相位偏移设计，可在抑制干扰方向的同时最大化视 Line-of-Sight（LOS）信号功率。
• 通过蒙特卡洛仿真验证覆盖概率、平均速率和分集增益的解析结果。
• 分析高SNR行为，推导分集增益，并提取关于系统限制与性能权衡的工程洞察。

实验结果

研究问题

• RQ1 在结合湍流、指向误差与路径损耗的真实信道模型下，FSO回传上行链路蜂窝网络的性能如何变化？
• RQ2 在FSO回传上行链路网络中，智能反射面（IRS）是否能在频谱效率和覆盖概率方面优于解码与转发（DF）中继？
• RQ3 在存在多个干扰源的情况下，何种IRS相位偏移设计可最小化干扰并最大化接收信号功率？
• RQ4 在高SNR条件下，系统的分集增益是多少？IRS与DF中继的分集增益有何差异？
• RQ5 IRS需要多少反射单元才能在保持成本与尺寸效率的前提下超越DF中继？

主要发现

• 只要相位偏移设计最优，即使反射单元数量较少（例如N=5或N=10），IRS在频谱效率方面也优于DF中继。
• 最优IRS设计实现的是功率偏移（SNR增益），而非复用增益，即在不增加自由度的前提下提升系统性能。
• 通过在干扰方向形成零点并聚焦能量于目标链路，IRS可实现比DF中继更高的覆盖概率与平均速率。
• 分集增益分析表明，IRS与DF中继在高SNR下均能达到全分集阶数，但IRS因具备更优的干扰管理能力，具有更高的SNR偏置。
• 蒙特卡洛仿真验证了覆盖概率、频谱效率与SINR统计特性在多种系统参数下的解析表达式的准确性。
• 系统性能对指向误差严重程度与湍流条件高度敏感，Málaga与Beckmann模型能准确刻画从弱衰落到强衰落的各种信道状态。