A Comprehensive Analysis of Packet Delay in Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Communication Networks
Notice bibliographique
Résumé
Reconfigurable intelligent surface (RIS) technology has been widely used to enhance the performance of wireless communication networks. Specifically, to overcome the blockage issue, the RIS is equipped with passive elements that can steer the wireless signals around the obstacle and construct a virtual line-of-site (LoS) link between the transmitter and receiver. This paper presents a comprehensive analysis of packet delay in RIS-assisted communications, an area that has received limited attention in the literature. Our analysis carefully examines the cascaded wireless channel via RIS to calculate the signal-to-noise ratio (SNR) distribution within Nakagami-m fading channels. Furthermore, we utilize the SNR distribution to develop a novel expression for average packet delay. Our method was evaluated thoroughly through numerical and simulation-based performance testing. We explored the impact of various parameters on average delay performance, including the number of reflecting elements, average SNR, and distance between the user and RIS. Our research indicates that a larger number of passive reflecting elements in an RIS can significantly improve signal reception at the user, leading to better average packet delays. The findings of this paper can be used in multi-user scenarios, where the packet delay is one of the metrics used to address the user-RIS association problem based on the user's delay requirements.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».