Most prior works on intelligent reflecting surface (IRS) merely consider point-to-point communications, including a single user, for ease of analysis. Nevertheless, a practical wireless system needs to accommodate multiple users simultaneously. Due to the lack of frequency-selective reflection, namely the set of phase shifts cannot be different across frequency subchannels, the integration of IRS imposes a fundamental challenge to frequency-multiplexing approaches such as frequency-division multiple access (FDMA) and the widely adopted technique called orthogonal FDMA (OFDMA). It motivates us to study (O)FDMA-based multi-user IRS communications to clarify which user scheduling and passive beamforming are favorable under this non-frequency-selective reflection environment. Theoretical analysis and numerical evaluation reveal that (O)FDMA does not need user scheduling when there are a few users. If the number of users becomes large, neither user scheduling nor IRS reflection optimization is necessary. These findings help substantially simplify the design of (O)FDMA-based IRS communications.


翻译:以往对智能反射表面(IRS)的研究主要考虑点对点通信场景,这样便于分析,只涉及单个用户。然而,实际的无线系统需要同时容纳多个用户。由于缺乏频率选择性反射,即相移集合不可能在频率子信道上有所区别,所以集成IRS对于基于频率复用的方法(如频分多址FDMA)以及广泛采用的正交频分多址(OFDMA)等技术都带来了根本性的挑战。这激发了我们对于在这种非频率选择性反射环境下的(O)FDMA多用户IRS通信进行研究,以澄清哪种用户调度和无源波束成形更加有利。理论分析和数值评估表明,在用户较少时,(O)FDMA不需要用户调度。但如果用户数量增多,既不需要用户调度,也不需要IRS优化。这些发现有助于简化(O)FDMA-based IRS通信的设计。

0
下载
关闭预览

相关内容

Surface 是微软公司( Microsoft)旗下一系列使用 Windows 10(早期为 Windows 8.X)操作系统的电脑产品,目前有 Surface、Surface Pro 和 Surface Book 三个系列。 2012 年 6 月 18 日,初代 Surface Pro/RT 由时任微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默发布于在洛杉矶举行的记者会,2012 年 10 月 26 日上市销售。
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员