Light fidelity (LiFi), which is based on visible light communications (VLC), is celebrated as a cutting-edge technological paradigm that is envisioned to be an indispensable part of 6G systems. Nonetheless, LiFi performance is subject to efficiently overcoming the line-of-sight blockage, whose adverse effect on wireless reception reliability becomes even more pronounced in highly dynamic environments, such as vehicular application scenarios. Meanwhile, intelligent reflecting surfaces (IRS) emerged recently as a revolutionary concept that transfers the physical propagation environment into a fully controllable and customisable space in a low-cost low-power fashion. We anticipate that the integration of IRS in LiFi-enabled networks will not only support blockage mitigation but will also provision complex interactions among network entities, and is hence manifested as a promising platform that enables a plethora of technological trends and new applications. In this article, for the first time in the open literature, we set the scene for a holistic overview of IRS-assisted LiFi systems. Specifically, we explore the underlying IRS architecture from the perspective of physics and present a forward-looking vision that outlines potential operational elements supported by IRS-enabled transceivers and IRS-enabled environments. Finally, we highlight major associated challenges and offer a look ahead toward promising future directions.


翻译:以可见光通信(VLC)为基础的光忠度(LiFi)被誉为被认为是6G系统不可或缺的一部分的尖端技术范例,然而,LiFi的性能取决于能否有效地克服视线阻塞,这种阻塞对无线接收可靠性的不利影响在高度动态的环境中更加明显,如车辆应用假想情况等。与此同时,智能反射表面(IRS)最近作为一种革命性概念出现,它以低成本低功率方式将物理传播环境转变为完全可控和可定制的空间。我们预计,在LiFi驱动的网络中整合IRS不仅会支持减少阻塞,而且还能提供网络实体之间的复杂互动,因此作为一个很有希望的平台,使得技术趋势和新应用变得过多。在公开文献中,我们第一次从物理学的角度出发,对IRS辅助的LiFi系统进行了全面概述。我们从基础的IRS结构中探讨,并展示了前瞻性的愿景,其中将勾画出由IRS支持的主要未来方向和具有前景的挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
179+阅读 · 2020年11月23日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月27日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
【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
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
179+阅读 · 2020年11月23日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月27日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
【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
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员