On the Performance of IRS-Assisted Communications with joint Phase Estimation Errors and Discrete Phase Control
Notice bibliographique
Résumé
In intelligent reflecting surface (IRS)-assisted communications, the ultimate gain is achieved when the phases of the reflected signals are optimally selected to maximize the signal-to-noise ratio (SNR). However, practical hurdles, particularly the imperfect phase estimation and quantization can reduce the potential gain. Therefore, this work aims at evaluating the impact of applying a quantized phase in the presence of phase estimation errors. Towards this goal, we derive the probability density function (PDF) of the estimated quantized phase, then using the sinusoidal addition theorem (SAT), the PDF of the received signal envelope is derived and used to derive closed-form expressions of the symbol error rate (SER) and outage probability (OP). The obtained analytical and simulation results show that the SER and OP jointly depend on the SNR, phase estimation accuracy, number of IRS elements, and number of quantization levels. The imperfect phase and quantization demonstrated several counterintuitive results. In particular, it is shown that increasing the number of IRS elements or the number of quantization levels may degrade the system performance. Moreover, the results reveal that the impact of phase quantization increases as the phase estimation accuracy decreases. The results also show that the performance is susceptible to phase errors with an even number of reflectors and binary quantization levels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».