Performance analysis for IRS‐aided communication systems with composite fading/shadowing direct link and discrete phase shifts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intelligent reflecting surface (IRS) is an emerging technology and serves as a key component of any smart radio environment. In this article, we consider an IRS that assists communication of a direct link between a single‐antenna transmitter and a receiver. It is assumed that a direct link experiences composite fading/shadowing and is modeled by Generalized‐ K distribution. Moreover, IRS has line‐of‐sight (LoS) paths, therefore, Rician distribution is used to characterize the fading for these paths. We also consider phase errors that exist due to discrete number of phase shifts. We derive an approximation for the end‐to‐end signal‐to‐noise ratio (SNR) which shows that an amplitude of the direct link is increased by a positive offset because of the presence of IRS. Based on this SNR approximation, a new statistical framework that includes cumulative distribution function (CDF), probability density function (PDF), and moment generating function (MGF) is developed. Leveraging this statistical framework, we derive new and accurate closed‐form approximations for the outage probability, average error probability, ergodic capacity and generalized moments. It is shown that the considered IRS‐aided system (IAS) achieves much better performance even with a few numbers of phase shifts as compared to other baseline systems. Simulations are also provided which verify the tightness of our derived approximations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle