In this paper, the average achievable rate and error probability of a reconfigurable intelligent surface (RIS) aided systems is investigated for the finite blocklength (FBL) regime. The performance loss due to the presence of phase errors arising from limited quantization levels as well as hardware impairments at the RIS elements is also discussed. First, the composite channel containing the direct path plus the product of reflected channels through the RIS is characterized. Then, the distribution of the received signal-to-noise ratio (SNR) is matched to a Gamma random variable whose parameters depend on the total number of RIS elements, phase errors and the channels' path loss. Next, by considering the FBL regime, the achievable rate expression and error probability are identified and the corresponding average rate and average error probability are elaborated based on the proposed SNR distribution. Furthermore, the impact of the presence of phase error due to either limited quantization levels or hardware impairments on the average rate and error probability is discussed. The numerical results show that Monte Carlo simulations conform to matched Gamma distribution to received SNR for sufficiently large number of RIS elements. In addition, the system reliability indicated by the tightness of the SNR distribution increases when RIS is leveraged particularly when only the reflected channel exists. This highlights the advantages of RIS-aided communications for ultra-reliable and low-latency systems. The difference between Shannon capacity and achievable rate in FBL regime is also discussed. Additionally, the required number of RIS elements to achieve a desired error probability in the FBL regime will be significantly reduced when the phase shifts are performed without error.


翻译:在本文中,对可重新配置智能表面(RIS)辅助系统的平均可实现率和差错概率进行了调查,以了解有限区段长度(FBL)制度。还讨论了由于有限量度水平造成的阶段差错以及RIS元素硬件受损造成的业绩损失。首先,对包含直接路径的复合通道和通过RIS反映的渠道的产物的合成频道进行了特征分析。然后,对收到的信号对噪音比率(SNR)的分布进行了匹配,与Gamma随机变量相匹配,该变量的参数取决于IRS元素的总数、阶段差错和频道路径损失。下一步,通过考虑FBL制度,查明可实现率表达率和差错概率,并根据拟议的SNRR分布,对相应的平均率和平均误差概率进行详细分析。此外,由于梯度水平水平水平或硬件损害对平均率和误差率的影响,可计量结果显示,Monte Carloal模拟与收到SNIRC的伽玛分布相匹配的参数数量足够多。此外,当甚低量的RIS(RR)阶段分配速度差则明显地反映FRRRR的可靠度时,只有级差的频率差比的准确度也显示。

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