知能反射面対応のモノのインターネットネットワークにおけるエネルギー効率のスケーリング則

ZHAO Juan; ZHU Wei-Ping; ZHU Wei-Ping

文献

J-GLOBAL ID：202202261851283947 整理番号：22A1213751

知能反射面対応のモノのインターネットネットワークにおけるエネルギー効率のスケーリング則

Scaling Law of Energy Efficiency in Intelligent Reflecting Surface Enabled Internet of Things Networks

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巻： E105.A 号： 4 ページ： 739-742(J-STAGE) 発行年： 2022年
JST資料番号： U0466A ISSN： 1745-1337 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

本稿では,知能反射面(IRS)対応のモノのインターネット(IoT)ネットワークのエネルギー効率を研究した。エネルギー効率を,反射要素の数とネットワークのスペクトル効率としてそれぞれ数学的に表現し,ソースノードからの送信電力の高い領域における反射要素の数の対数でスケーリングするように示した。さらに,非IRS無線IoTネットワークにおけるエネルギーとスペクトル効率のトレードオフに関する従来の研究とは対照的に,エネルギー効率は,送信電力の高い領域において,スペクトル効率に比例して変化することが明らかになった。数値シミュレーションを行い,IRS対応のIoTネットワークから得られた結果を検証した。(翻訳著者抄録)

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著者キーワード (5件)： , , , ,

通信網 , 計算機網

引用文献 (14件)：

[1] S. Zargari, A. Khalili, Q. Wu, M. Robat Mili, and D.W.K. Ng, “Max-min fair energy-efficient beamforming design for intelligent reflecting surface-aided SWIPT systems with non-linear energy harvesting model,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol.70, no.6, pp.5848-5864, 2021. 10.1109/tvt.2021.3077477
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