Intelligent reflecting surfaces (IRSs) have emerged as a promising technology to improve the efficiency of wireless communication systems. However, passive IRSs suffer from the ``multiplicative fading" effect, because the transmit signal will go through two fading hops. With the ability to amplify and reflect signals, active IRSs offer a potential way to tackle this issue, where the amplification energy only experiences the second hop. However, the fundamental limit and system design for active IRSs have not been fully understood, especially for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In this work, we consider the analysis and design for the large-scale active IRS-aided MIMO system assuming only statistical channel state information (CSI) at the transmitter and the IRS. The evaluation of the fundamental limit, i.e., ergodic rate, turns out to be a very difficult problem. To this end, we leverage random matrix theory (RMT) to derive the deterministic approximation (DA) for the ergodic rate, and then design an algorithm to jointly optimize the transmit covariance matrix at the transmitter and the reflection matrix at the active IRS. Numerical results demonstrate the accuracy of the derived DA and the effectiveness of the proposed optimization algorithm. The results in this work reveal interesting physical insights with respect to the advantage of active IRSs over their passive counterparts.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【RecSys22教程】多阶段推荐系统的神经重排序,90页ppt
专知会员服务
25+阅读 · 2022年9月30日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
47+阅读 · 2022年2月19日
专知会员服务
88+阅读 · 2021年6月29日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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
0+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月22日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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
0+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
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