Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have emerged as a promising economical solution to implement cell-free networks. However, the performance gains achieved by IRSs critically depend on smartly tuned passive beamforming based on the assumption that the accurate channel state information (CSI) knowledge is available at the central processing unit (CPU), which is practically impossible. Thus, in this paper, we investigate the impact of the CSI uncertainty on IRS-assisted cell-free networks. We adopt a stochastic method to cope with the CSI uncertainty by maximizing the expectation of the sum-rate, which guarantees the robust performance over the average. Accordingly, an average sum-rate maximization problem is formulated, which is non-convex and arduous to obtain its optimal solution due to the coupled variables and the expectation operation with respect to CSI uncertainties. As a compromising approach, we develop an efficient robust joint design algorithm with low-complexity. Particularly, the original problem is equivalently transformed into a tractable form by employing algebraic manipulations. Then, the locally optimal solution can be obtained iteratively. We further prove that the CSI uncertainty has no direct impact on the optimizing of the passive reflecting beamforming. It is worth noting that the investigated scenario is flexible and general in communications, thus the proposed algorithm can act as a general framework to solve various sum-rate maximization problems. Simulation results demonstrate that IRSs can achieve considerable data rate improvement for conventional cell-free networks, and confirm the resilience of the proposed algorithm against the CSI uncertainty.


翻译:智能反射表面(IRS)已成为实施无细胞网络的有希望的经济经济解决办法,然而,IRS的绩效增益主要取决于智能调控被动波束,其依据是中央处理单位(CPU)具备准确的频道状态信息知识,而这种知识实际上是不可能的。因此,我们在本文件中调查CSI不确定性对IRS辅助无细胞网络的影响。我们采用一种随机方法,通过最大限度地提高保证平均性能的平准率的预期值来应对CSI不确定性。因此,根据中央处理单位(CPU)拥有准确的频道状态信息知识,而中央处理单位(CSI)几乎不可能获得准确的渠道状态信息,因此,国内税局的绩效增益主要取决于对中央处理单位(CSI)的准确性,因此,对CSI的不确定性和预期操作进行最优化,作为妥协方法,我们开发一种高效的稳健的联合设计算法,使用高相容的电算法。另外,我们通过使用平价操纵,将原始问题转化成一种可感应变现的改进形式。然后,可以取得当地最佳的解决方案,以便反复了解网络的平比平流率。我们发现,CSI的平面的算法是能够反映一般的平价的平比。

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