Impact of Spatial Correlation on Link Selection and Delay Performance in Multi-RIS Networks
Notice bibliographique
Résumé
Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) technology has emerged as a key enabler for enhancing the performance of wireless communication networks. We investigate the deployment of multiple RISs within a cellular coverage area to enable diverse link options. We analytically characterize the impact of spatial correlation among RIS elements and derive the signal-to-noise ratio (SNR) distribution for the direct link to the base station (BS) and the cascaded RIS-assisted link, under Nakagami-m fading. Building on this analysis, a comprehensive framework is developed to evaluate the average packet delay, addressing the gap in delay analysis under spatial correlation for multi-RIS systems. Moreover, we derive a closed-form condition to identify when the direct link outperforms RIS-assisted transmission, thus guiding link selection and RIS-user association based on delay performance. Numerical results highlight the substantial effect of spatial correlation on delay analysis and demonstrate that neglecting this factor can severely underestimate network performance by leading to suboptimal link selections. A high degree of correlation concentrates channel energy into a dominant eigenmode for single-user transmission, thereby enhancing the effective SNR. Furthermore, the results show that the proposed delay-based selection approach accurately evaluates feasible links with the aim of minimizing the average packet delay, achieving superior performance compared to benchmark methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».