The concept of reconfigurable fluid antennas (FA) is a potential and promising solution to enhance the spectral efficiency of wireless communication networks. Despite their many advantages, FA-enabled communications have limitations as they require an enormous amount of spectral resources in order to select the most desirable position of the radiating element from a large number of prescribed locations. In this paper, we present an analytical framework for the outage performance of large-scale FA-enabled communications, where all user equipments (UEs) employ circular multi-FA array. In contrast to existing studies, which assume perfect channel state information, the developed framework accurately captures the channel estimation errors on the performance of the considered network deployments. In particular, we focus on the limited coherence interval scenario, where a novel sequential linear minimum mean-squared error (LMMSE)-based channel estimation method is performed for only a very small number of FA ports. Next, for the communication of each BS with its associated UE, a low-complexity port-selection technique is employed, where the port that provides the highest signal-to-interference-plus-noise-ratio is selected among the ports that are estimated to provide the strongest channel from each FA. By using stochastic geometry tools, we derive both analytical and closed-form expressions for the outage probability, highlighting the impact of channel estimation on the performance of FA-based UEs. Our results reveal the trade-off imposed between improving the network's performance and reducing the channel estimation quality, indicating new insights for the design of FA-enabled communications.


翻译:重新配置流体天线(FA)的概念是提高无线通信网络光谱效率的一个潜在和有希望的解决办法。尽管它有许多优点,但FA驱动的通信具有局限性,因为它们需要大量的光谱资源,以便从大量指定地点选择最理想的散射元件位置。在本文中,我们为大型FA驱动的通信使用循环多FA阵列,所有用户设备都使用循环多FA阵列。与现有研究相比,假设频道状态信息完美,发达框架准确地捕捉了所考虑的网络部署性能的频道估计误差。特别是,我们侧重于有限的一致性间隔期假设方案,即仅为极少数的FAFA端港口执行新的连续线性最低平均偏差(LMMSE)的频道估计方法。接下来,所有BS的通信及其相关UE都采用基于低频度的港口选择技术。 与那些提供最高信号到干涉度的通信的港口,准确捕捉到频道的预测误差值。我们从每个封闭的网络设计中选择了最精确的准确度,我们从每个分析工具中推算出FAFA工具的准确度,以显示我们FAAFA的准确度表现。

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