Multi-way communication using reflecting intelligent surfaces: Decoding algorithms and error rate performance
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we present a reconfigurable intelligent surface (RIS) aided multi-way communication systems employing QPSK.The objectives of the system is to allow all users exchange information, exploiting the full-duplex capabilities of RIS.The system under consideration comprises K user terminals with N RIS reflective elements.Each user terminal is equipped with one transmit antenna and M receive antennas.To mitigate inter-user interference caused by the full-duplex operation of the RIS, three successive interference cancellation (SIC) techniques are considered for this system.We simulate the bit error rate (BER) for three SIC ordering methods: 1) descending channel variances, 2) increasing mean square error, 3) an optimization approach which maximizes the combined channel gain within the system.The BER performances of these three SIC methods are compared for different numbers of RIS elements, ranging from 4 to 128, and a varying number of transmitting users, ranging from 1 to 5. Additionally, a varying RIS phase shift model with non-uniform amplitude is taken into consideration.We adapt the previous SIC optimization problem to incorporate a phase-dependent amplitude expression.Simulation results for probability of error indicate that in both fixed and unfixed scenarios, when the number of RIS elements is small, the second SIC ordering technique achieves the best BER performance.However, as the number of RIS elements increases, the third SIC ordering technique achieves the best BER performance.ii Sommaire Dans ce travail, nous présentons un système de communication multi-voies assisté par une surface intelligente reconfigurable (RIS) utilisant la modulation QPSK.Les objectifs du système sont de permettre à tous les utilisateurs d'échanger des informations, en exploitant les capacités de duplex intégral des RIS.Le système considéré comprend K terminaux d'utilisateurs avec N éléments réfléchissants.Chaque terminal utilisateur est équipé d'une antenne de transmission et de M antennes de réception.Pour atténuer les interférences inter-utilisateurs causées par le fonctionnement complet du RIS, trois techniques d'annulation d'interférence successive (SIC) sont prises en compte pour ce système. Nous simulons le taux d'erreur (BER) pour trois méthodes d'ordonnancement SIC : 1) variances de canal descendantes, 2) erreur quadratique moyenne croissante et 3) une approche d'optimisation qui maximise le gain de canal combiné au sein du système.Les performances BER de ces trois méthodes SIC sont comparées pour différents nombres d'éléments RIS, allant de quatre à 128, et un nombre variable d'utilisateurs transmettant, allant de un à cinq.De plus, un modèle de déphasage RIS variable avec une amplitude non uniforme est pris en compte.Nous adaptons le problème d'optimisation du SIC précédent pour incorporer une expression d'amplitude dépendante de la phase.Les résultats de simulation pour la probabilité d'erreur indiquent que dans les scénarios fixes et non fixes, lorsque le nombre d'éléments RIS est petit, la deuxième technique d'ordonnancement SIC atteint la meilleure performance BER.Cependant, à mesure que le nombre d'éléments RIS augmente, la troisième méthode d'ordonnancement SIC réalise la meilleure performance BER.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».