Distributed Multi‐IRS‐assisted 6G Wireless Networks: Channel Characterization and Performance Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we study the channel modelling and characterization for multi-intelligent reconfigurable surface (IRS)-assisted wireless systems. Specifically, we consider a general system model, called a distributed multi-IRS (DMI)-assisted system, in which the IRSs have different geometric sizes and are distributively deployed to aid wireless communications. For the purposes of comprehensive channel modelling, we assume that wireless channels, associated with different IRSs, are independent but not identically distributed (i.n.i.d.). To statistically characterize such a channel, we propose a mathematical framework based on the moment-matching method to determine the distribution of the end-to-end (e2e) channel fading of the DMI system. We prove that the true distribution of the e2e channel magnitude can be approximated by either Gamma or log-normal distributions. Using the obtained approximate distributions, we derive tight approximate closed-form expressions of the ergodic capacity (EC) and outage probability (OP) of the DMI system. Numerical results show that the DMI system outperforms the conventional non-IRS-assisted system in terms of EC and OP. Furthermore, considering i.n.i.d. fading channels, the co-channel interference and the number of reflecting elements installed on each IRS have a significant impact on the DMI system performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».