Intelligent reflecting surface (IRS) has recently emerged as a new solution to enhance wireless communication performance via passive signal reflection. In this letter, we unlock the potential of IRS controller in relaying information and propose a novel IRS-assisted communication system with both IRS passive reflection and active relaying. Specifically, we jointly optimize the time allocations for decode-and-forward (DF) relaying by the IRS controller and the IRS passive beamforming to maximize the achievable rate of the proposed system. We also compare the rate performance of the proposed system with the conventional IRS without relaying, and reveal the conditions for one to outperform the other. Simulation results demonstrate that the proposed new design can significantly improve the coverage/rate performance of IRS-assisted systems.


翻译:智能反射表面(IRS)最近成为通过被动信号反射提高无线通信性能的新解决办法。在本信中,我们释放IRS控制器在传递信息方面的潜力,并提议采用IRS被动反射和主动中继两种方式的新型IRS辅助通信系统。具体地说,我们共同优化IRS控制器和IRS被动波束的解码和转发(DF)时间分配,以最大限度地实现拟议系统的可实现率。我们还将拟议系统的费率性能与常规IRS比较,不进行中继,并揭示一种系统优于另一种系统的条件。模拟结果显示,拟议的新设计可以大大改进IRS辅助系统的覆盖范围/速度性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
15+阅读 · 2021年8月13日
移动数字广告与互联网反欺诈蓝皮报告
专知会员服务
26+阅读 · 2021年5月13日
【斯坦福】凸优化圣经- Convex Optimization (附730pdf下载)
专知会员服务
220+阅读 · 2020年6月5日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19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
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19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