Full duplex (FD) radio has attracted extensive attention due to its co-time and co-frequency transceiving capability. {However, the potential gain brought by FD radios is closely related to the management of self-interference (SI), which imposes high or even stringent requirements on SI cancellation (SIC) techniques. When the FD deployment evolves into next-generation mobile networking, the SI problem becomes more complicated, significantly limiting its potential gains.} In this paper, we conceive a multi-cell FD networking scheme by deploying a reconfigurable intelligent surface (RIS) at the cell boundary to configure the radio environment proactively. To achieve the full potential of the system, we aim to maximize the sum rate (SR) of multiple cells by jointly optimizing the transmit precoding (TPC) matrices at FD base stations (BSs) and users and the phase shift matrix at RIS. Since the original problem is non-convex, we reformulate and decouple it into a pair of subproblems by utilizing the relationship between the SR and minimum mean square error (MMSE). The optimal solutions of TPC matrices are obtained in closed form, while both complex circle manifold (CCM) and successive convex approximation (SCA) based algorithms are developed to resolve the phase shift matrix suboptimally. Our simulation results show that introducing an RIS into an FD networking system not only improves the overall SR significantly but also enhances the cell edge performance prominently. More importantly, we validate that the RIS deployment with optimized phase shifts can reduce the requirement for SIC and the number of BS antennas, which further reduces the hardware cost and power consumption, especially with a sufficient number of reflecting elements. As a result, the utilization of an RIS enables the originally cumbersome FD networking system to become efficient and practical.


翻译:全双工(FD)无线电由于其同时传输和接收的能力而受到广泛关注。然而,FD无线电带来的潜在收益与自我干扰(SI)的管理密切相关,这对SI消除(SIC)技术提出了很高甚至严格的要求。当FD部署进化为下一代移动网络时,SI问题变得更加复杂,极大地限制了其潜在收益。在本文中,我们构思了一种多小区FD网络方案,通过在小区边界部署可重构智能表面(RIS)来主动配置无线电环境。为了充分发挥系统的潜力,我们旨在通过联合优化FD基站(BS)和用户的发送预编码(TPC)矩阵和RIS的相移矩阵,最大化多个小区的总速率(SR)。由于原问题是非凸的,我们通过利用SR和最小均方误差(MMSE)之间的关系,将其重新组合和分解为一对子问题。 TPC矩阵的最优解可用闭式形式得到,同时提出复杂圆环流形(CCM)和逐步凸逼近(SCA)算法来部分地解决相移矩阵问题。我们的模拟结果表明,引入RIS到FD网络系统中不仅显著提高了整体SR,而且明显增强了小区边缘的性能。更重要的是,我们证明了优化相位移位的RIS部署能够降低对SIC和BS天线数量的要求,这进一步降低了硬件成本和功耗,尤其是具有足够数量的反射元素的情况下。因此,RIS的利用使得原本繁琐的FD网络系统变得高效和实用。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
多模态认知计算
专知
6+阅读 · 2022年9月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【泡泡一分钟】学习紧密的几何特征(ICCV2017-17)
泡泡机器人SLAM
20+阅读 · 2018年5月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2019年12月20日
VIP会员
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
多模态认知计算
专知
6+阅读 · 2022年9月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【泡泡一分钟】学习紧密的几何特征(ICCV2017-17)
泡泡机器人SLAM
20+阅读 · 2018年5月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员