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Comunicación en dúplex completo con superficie reflectante inteligente: formación conjunta de haces y ajuste de fase

Autores: Hwang, Duckdong; Yang, Janghoon; Nam, Sung-Sik; Song, Hyoung-Kyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Matemáticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento se propone un algoritmo de optimización para el sistema, donde un protocolo de decodificación y reenvío (DaF) basado en un relé de transmisión full duplex (FDR) y una superficie reflectante inteligente (IRS) trabajan juntos para enviar señales de mensaje desde una fuente hasta un destino. La transmisión se lleva a cabo en un solo marco de tiempo debido a la naturaleza full duplex del FDR y del IRS. Se propone la optimización conjunta de los formadores de haz para los conjuntos de antenas múltiples en la fuente junto con los conjuntos de antenas del FDR y el ajuste de fase de los elementos reflectantes en el IRS. Aunque previamente estaban disponibles optimizaciones separadas de los formadores de haz y del ajuste de fase, la conjunta es más desafiante debido al aumento en el número de trayectorias de señal y los impactos de estas nuevas trayectorias. Para acomodar requisitos conflictivos de diferentes trayectorias, los elementos reflectantes del IRS se agrupan de manera inteligente en el número correspondiente de conjuntos, donde los requisitos se cumplen por separado a través de las optimizaciones de los valores de fase del grupo correspondiente. Para la optimización de los formadores de haz, parametrizamos los vectores de formación de haz, lo que resulta en dos problemas de optimización cóncavos para la fuente y para el relé FDR. Estos conjuntos de optimización se implementan de manera alterna para llegar a una solución razonable. Se proporcionan resultados de simulación para ilustrar los impactos del algoritmo propuesto en varios escenarios de implementación y conjuntos de parámetros. Estos resultados identifican las ganancias que proporciona el algoritmo propuesto y los escenarios donde se esperan estas ganancias.

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