Two-Timescale Design for Simultaneous Transmitting and Reflecting RIS-Assisted Massive MIMO Systems With Imperfect CSI
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the performance of simultaneous transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) assisted massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems with Rician fading channels and channel estimation errors. We adopt the two-timescale scheme to design the systems, namely, applying the instantaneous channel state information (CSI) to design the base station (BS) beamforming and leveraging the statistical CSI to design the phase shifts of the STAR-RIS. Specifically, we estimate the overall channels based on the linear minimum mean-squared error (LMMSE) estimator and derive the closed-form expression of the average achievable rate. Based on the derived rate, we analyze the power scaling laws in which the transmit power is respectively reduced inversely proportional to the number of BS antennas and STAR-RIS elements. Besides, we draw insights from the comparison between STAR-RIS and conventional RIS under the same condition and the power scaling laws of STAR-RIS and optimize the phase shifts of the STAR-RIS to maximize the sum rate using an accelerated gradient ascent-based algorithm. Finally, numerical results are provided to validate our theoretical insights. In particular, we also compare the two-timescale scheme with the instantaneous CSI scheme in the simulation. We show that STAR-RIS outperforms conventional RIS, and the two-timescale-based scheme outperforms the instantaneous CSI-based scheme. Furthermore, we draw insight into this phenomenon.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».