Resumen:
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[ES] Esta tesina de máster describe dos modelos de superficies reflectantes inteligentes (IRSs). El primero de ellos se inspira en los modelos encontrados en la literatura existente, donde se considera un coeficiente de ...[+]
[ES] Esta tesina de máster describe dos modelos de superficies reflectantes inteligentes (IRSs). El primero de ellos se inspira en los modelos encontrados en la literatura existente, donde se considera un coeficiente de desfase por cada elemento de la IRS, con el añadido de modelar las infinitas reflexiones que se dan entre las múltiples IRSs. El segundo modelo de sistema considera las IRSs como agrupaciones de antenas, modelándolas con coeficientes de desfase progresivos, además de uno común. El primer modelo tiene la ventaja de maximizar los grados de libertad de los desfases de las IRSs, así como la consideración de las infinitas reflexiones entre las IRSs, mientras que el segundo modelo proporciona una reducción de la complejidad, que puede ser de vital importancia cuando el número de elementos de las IRSs se torna lo suficientemente grande.
En este sentido, este trabajo proporciona información valiosa para determinar el número de elementos de las IRSs necesarios en un despliegue para recibir una determinada cantidad de potencia a través del enlace reflejado, en función de la frecuencia de la portadora y la distancia entre la IRS y el transmisor/receptor. Esto servirá para elegir entre un modelo u otro.
Por otra parte, se estudia la optimización de los parámetros de desfase de las IRSs del nuevo modelo de sistema, proponiendo un problema de maximización de la suma de tasas, con estos parámetros como variables. Además, se da un método subóptimo para fijar estos parámetros, debido a la elevada complejidad del problema de optimización. Finalmente, se muestran los resultados del rendimiento alcanzado utilizando este método, junto con otros más sencillos, así como sin IRSs, procediendo a su comparación, teniendo en cuenta las ventajas e inconvenientes de cada caso.
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[EN] This Master¿s Thesis describes two models of Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs). The first of them is inspired in the models found in the existing literature, where one phase shift coefficient per IRS element is ...[+]
[EN] This Master¿s Thesis describes two models of Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs). The first of them is inspired in the models found in the existing literature, where one phase shift coefficient per IRS element is considered, but it also accounts for the infinite reflections between the multiple IRSs. The second system model considers the IRSs as antenna arrays, therefore modelling their behaviour with progressive phase shift coefficients, as well as a common one. The first model has the advantage of maximizing the degrees of freedom of the IRSs phase shifts, as well as considering the infinite reflections between IRSs, while the second model provides a complexity reduction, that can be paramount whenever the number of IRS elements is large enough.
In that sense, this work provides valuable insights to determine the number of IRS elements needed in a deployment to achieve a certain received power via the reflected link, depending on the carrier frequency and the distance between the IRS and the transmitter/receiver. This will serve to choose between one model or the other.
Furthermore, the optimization of the phase shift parameters of IRSs of the novel system model is studied, proposing a sum rate maximization problem with these parameters as variables. In addition, a suboptimal method to set these parameters is given, due to the elevated complexity of the optimization problem. Finally, results of the achieved performance using this method, along with simpler ones are shown, as well as without IRSs, proceeding to compare them, taking into account the benefits and disadvantages of each case.
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