Delay alignment modulation (DAM) is a promising technology to achieve ISI-free wideband communication, by leveraging delay compensation and path-based beamforming, rather than the conventional channel equalization or multi-carrier transmission. In particular, when there exist a few strong time-dispersive channel paths, DAM can effectively align different propagation delays and achieve their constructive superposition, thus especially appealing for intelligent reflecting surfaces (IRSs)-aided communications with controllable multi-paths. In this paper, we apply DAM to multi-IRS aided wideband communication and study its practical design and achievable performance. We first provide an asymptotic analysis showing that when the number of base station (BS) antennas is much larger than that of IRSs, an ISI-free channel can be established with appropriate delay pre-compensation and the simple path-based MRT beamforming. We then consider the general system setup and study the problem of joint path-based beamforming and phase shifts design for DAM transmission, by considering the three classical beamforming techniques on a per-path basis, namely the low-complexity path-based MRT beamforming, the path-based ZF beamforming for ISI-free DAM communication, and the optimal path-based MMSE beamforming. As a comparison, OFDM-based multi-IRS aided communication is considered. Simulation results demonstrate that DAM outperforms OFDM in terms of spectral efficiency, BER, and PAPR.


翻译:延迟校正调制(DAM)是一个很有希望的技术,通过利用延迟补偿和基于路径的波束,而不是传统的平衡或多载传输渠道,实现不使用三SI的宽频通信(DAM),这是一个很有希望的技术,通过利用延迟补偿和基于路径的宽频通信(IRS)实现无三SI的宽频通信(DAM),而不是传统频道平化或多载传输,特别是当存在一些强大的时间分布式信道路径时,DAM可以有效地调整不同的传播延迟并实现建设性的叠加,从而特别呼吁智能反射表层(IRS)辅助多路路的通信(IRS),在此文件中,我们应用DAM应用多IR系统辅助宽带通信(DAM)应用多路路路段,并研究其实际设计和可实现的性能。我们首先提供一种无阻碍的分析分析分析分析分析,当基地台站(BS)天线的数量大大超过IRS的频率时,可以建立一个无ISI频道(I),同时进行适当的延迟校正前校制和基于路径的MRT(MMS)的简单路段设置并研究基于路径的基于路径的路径的联路段和相转换设计问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

Discrete Applied Mathematics的目的是汇集算法和应用离散数学不同领域的研究论文,以及组合数学在信息学和科学技术各个领域的应用。发表在期刊上的文章可以是研究论文、简短笔记、调查报告,也可以是研究问题。“传播”部分将致力于尽可能快地出版最近的研究成果,这些成果由编辑委员会的一名成员检查和推荐出版。《华尔街日报》还将出版数量有限的图书公告和会议记录。这些程序将得到充分的裁决,并遵守《华尔街日报》的正常标准。官网链接:https://www.sciencedirect.com/journal/discrete-applied-mathematics/about/aims-and-scope
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月30日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月30日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员