Active reconfigurable intelligent surfaces (RISs) employ amplification to overcome attenuation caused by the RIS cascaded link. In this paper, we analyze the effects of phase errors and channel aging in active simultaneously transmitting and reflecting (STAR) RIS-assisted cell-free massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. By leveraging a spatially correlated Rayleigh fading model, this paper derives minimum mean square error estimate-based channel estimates and formulates closed-form expressions for downlink spectral efficiency. This analytical framework enables a comprehensive evaluation of the effects of channel aging and uniformly distributed phase errors on system performance. The results demonstrate that active STAR-RISs can effectively compensate for the adverse effects of phase errors and channel aging. To counteract the impact of channel aging, we propose practical guidelines for resource-block-length design. Also, an increase in APs and STAR-RIS elements, along with a larger amplification factor, can alleviate performance degradation.


翻译:主动可重构智能表面通过引入放大机制来克服级联链路引起的衰减。本文分析了主动同时透射反射型可重构智能表面辅助的无蜂窝大规模多输入多输出系统中相位误差与信道老化的影响。基于空间相关瑞利衰落信道模型,本文推导了基于最小均方误差估计的信道估计方法,并建立了下行频谱效率的闭式表达式。该分析框架能够全面评估信道老化与均匀分布相位误差对系统性能的影响。结果表明,主动STAR-RIS能有效补偿相位误差与信道老化带来的负面影响。为应对信道老化效应,我们提出了资源块长度设计的实用准则。此外,增加接入点与STAR-RIS单元数量,以及采用更大的放大因子,均可缓解系统性能的下降。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员