Using stochastic geometry tools, we develop a comprehensive framework to analyze the downlink coverage probability, ergodic capacity, and energy efficiency (EE) of various types of users (e.g., users served by direct base station (BS) transmissions and indirect intelligent reflecting surface (IRS)-assisted transmissions) in a cellular network with multiple BSs and IRSs. The proposed stochastic geometry framework can capture the impact of channel fading, locations of BSs and IRSs, arbitrary phase-shifts and interference experienced by a typical user supported by direct transmission and/or IRS-assisted transmission. For IRS-assisted transmissions, we first model the desired signal power from the nearest IRS as a sum of scaled generalized gamma (GG) random variables whose parameters are functions of the IRS phase shifts. Then, we derive the Laplace Transform (LT) of the received signal power in a closed form. Also, we model the aggregate interference from multiple IRSs as the sum of normal random variables. Then, we derive the LT of the aggregate interference from all IRSs and BSs. The derived LT expressions are used to calculate coverage probability, ergodic capacity, and EE for users served by direct BS transmissions as well as users served by IRS-assisted transmissions. Finally, we derive the overall network coverage probability, ergodic capacity, and EE based on the fraction of direct and IRS-assisted users, which is defined as a function of the deployment intensity of IRSs, as well as blockage probability of direct transmission links. Numerical results validate the derived analytical expressions and extract useful insights related to the number of IRS elements, large-scale deployment of IRSs and BSs, and the impact of IRS interference on direct transmissions.


翻译:使用随机几何工具, 我们开发了一个全面框架, 分析不同类型用户( 例如, 由直接基地站传输和间接智能反射表面( IRS) 辅助传输服务的用户) 在多个基地站和IRS 的蜂窝网络中, 的下行链路覆盖率、 BS 和 IRS 的位置、 由直接传输和/ IRS 辅助传输支持的典型用户所经历的任意阶段性转移和干扰的概率。 对于IRS 辅助的传输, 我们首先将最接近的IRS 的信号能量作为缩放通用伽马( GG) 的随机变量的总和。 然后, 我们以封闭的形式将收到的信号功率的拉普特变( LT) 以多个IRS 的表达方式作为正常随机变量的总和值。 然后, 我们从所有IRS 和 BS 直接传输的IRS 和 BS 的用户 直流传到直流传输的直径传输速度, 直传至直传的ERS 直径传输机率( 直接传输能力), 直传至直传的 直传至直传至直传至直传的IRS- 直传的用户。

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