THz transmissions suffer from pointing errors due to antenna misalignment and incur higher path loss from the molecular absorption in addition to the channel fading. In this paper, we employ an amplify-and-forward (AF) dual-hop relaying to mitigate the effect of pointing errors and extend the range of the THz wireless system for backhaul connectivity. We provide statistical analysis on the performance of the considered system by deriving analytical expressions for the outage probability, average bit-error-rate (BER), average signal-to-noise ratio (SNR), and a lower bound on the ergodic capacity over independent and identical (i.i.d) $\alpha$-$\mu$ fading combined with the statistical effect of pointing errors. Using computer simulations, we validate the derived analysis of the relay-assisted system. We also demonstrate the effect of the system parameters on outage probability and average BER with the help of diversity order. We show that data rates up to several \mbox{Gbps} can be achieved using THz transmissions, which is desirable for next-generation wireless systems, especially for backhaul applications.


翻译:THz 传输会因天线不匹配而出现点错误,并且除了频道消退外,分子吸收也造成更高的路径损失。在本文中,我们使用“放大和前向”双向转发(AF),以减轻点出错的影响,扩大THz无线系统对回水道连接的范围。我们通过对断流概率、平均比特拉速率(BER)、平均信号到噪音比率(SNR)的分析表达法,对考虑过的系统的性能进行统计分析。我们显示,可以使用对下一代无线系统特别是后方应用来说可取的THz传输率达到数个\mbox{Gbps}的数据率,从而实现数据超速率和平均BER。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2021年7月2日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员