COMPENSATION FOR THE INFLUENCE OF RAINDROPS ON THE PERFORMANCE OF A WIRELESS SYSTEM WITH A RECONFIGURABLE INTELLIGENT SURFACE

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) is one of the promising technologies for increasing the throughput and expanding the coverage of existing and future wireless networks. It is expected that RIS will be actively used in outdoor scenarios, where it will be exposed to weather conditions such as rain. Rain, in turn, would affect the amplitude and phase frequency characteristics of the unit cells (UCs) that form the RIS, leading to a deterioration in the performance of the RIS wireless system in terms of the signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver. This paper investigates the effect of rain of various intensity on the SNR at the receiver of a wireless system with RIS operating at a frequency of 4.8 GHz. Also, a method is proposed to compensate for this effect by thickening the dielectric and subsequently adjusting the sizes of the UCs. It is demonstrated that the proposed compensation method reduces the SNR loss at the receiver to 0.9 dB in rainy conditions.

Авторлар туралы

A. Tyarin

Kharkevich Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences; Higher School of Economics—National Research University

Email: tyarin@wnlab.ru
Moscow; Moscow

S. Tronin

Kharkevich Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology (State University)

Email: tronin@wnlab.ru
Moscow; Moscow

I. Burtakov

Kharkevich Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology (State University)

Email: burtakov@wnlab.ru
Moscow; Moscow

A. Kureev

Kharkevich Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology (State University)

Email: kureev@wnlab.ru
Moscow; Moscow

E. Khorov

Kharkevich Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences; Higher School of Economics—National Research University

Email: khorov@wnlab.ru
Moscow; Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Zhang Z., Dai L. Reconfigurable Intelligent Surfaces for 6G: Nine Fundamental Issues and One Critical Problem // Tsinghua Sci. Technol. 2023. V. 28. № 5. P. 929–939. https://doi.org/10.26599/TST.2023.9010001
  2. Zhang Y.-P., Wang P., Goldsmith A. Rainfall Effect on the Performance of MillimeterWave MIMO Systems // IEEE Trans. Wirel. Commun. 2015. V. 14. № 9. P. 4857–4866. https://doi.org/10.1109/TWC.2015.2427282
  3. Christofilakis V., Tatsis G., Chronopoulos S.K., Sakkas A., Skrivanos A.G., Peppas K.P., Nistazakis H.E., Baldoumas G., Kostarakis P. Earth-to-Earth Microwave Rain Attenuation Measurements: A Survey on the Recent Literature // Symmetry. 2020. V. 12. № 9. P. 1440 (30 pp.). https://doi.org/10.3390/sym12091440
  4. Han C., Duan S. Impact of Atmospheric Parameters on the Propagated Signal Power of Millimeter-Wave Bands Based on Real Measurement Data // IEEE Access. 2019. V. 7. P. 113626–113641. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2933025
  5. Mancini A., Lebr´on R.M., Salazar J.L. The Impact of a Wet S-Band Radome on DualPolarized Phased-Array Radar System Performance // IEEE Trans. Antennas Propag. 2018. V. 67. № 1. P. 207–220. https://doi.org/10.1109/TAP.2018.2876733
  6. Liu Z., Guo Q., Li M., Xu C., Li Y. Anti-interfering Method for Environmental Foreign Bodies for the Microstrip Antenna Sensor // Measurement. 2022. V. 195. P. 111132. https: //doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111132
  7. Tronin S.S., Tyarin A.S., Kureev A.A., Khorov E.M. Effect of Water Drops on the Characteristics of a Reconfigurable Intelligent Surface // J. Commun. Technol. Electron. 2024. V. 69. № 10–12. P. 394–401. https://doi.org/10.1134/S1064226925700044
  8. Burtakov I., Kureev A., Tyarin A., Khorov E. QRIS: A QuaDRiGa-Based Simulation Platform for Reconfigurable Intelligent Surfaces // IEEE Access. 2023. V. 11. P. 90670–90682. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3306954
  9. Yang Z., Chen P., Guo Z., Ni D. Low-Cost Beamforming and DOA Estimation Based on One-Bit Reconfigurable Intelligent Surface // IEEE Signal Process. Lett. 2022. V. 29. P. 2397–2401. https://doi.org/10.1109/LSP.2022.3223282
  10. Cao X., Chen Q., Tanaka T., Kozai M., Minami H. A 1-bit Time-Modulated Reflectarray for Reconfigurable-Intelligent-Surface Applications // IEEE Trans. Antennas Propag. 2023. V. 71. № 3. P. 2396–2408. https://doi.org/10.1109/TAP.2022.3233659
  11. Shekhawat A.S., Kashyap B.G., Torres R.W.R., Shan F., Trichopoulos G.C. A MillimeterWave Single-Bit Reconfigurable Intelligent Surface with High-Resolution Beam-Steering and Suppressed Quantization Lobe // IEEE Open J. Antennas Propag. 2024. V. 6. № 1. P. 311–325. https://doi.org/10.1109/OJAP.2024.3506453
  12. Tyarin A.S., Kureev A.A., Khorov E.M. Fundamentals of Design and Operation of Reconfigurable Intelligent Surfaces // J. Commun. Technol. Electron. 2024. V. 69. № 1–3. P. 103–109. https://doi.org/10.1134/s1064226924700062
  13. Rajagopalan H., Rahmat-Samii Y. On the Reflection Characteristics of a Reflectarray Element with Low-Loss and High-Loss Substrates // IEEE Antennas Propag. Mag. 2010. V. 52. № 4. P. 73–89. https://doi.org/10.1109/MAP.2010.5638237
  14. Balanis C.A. Antenna Theory: Analysis and Design. Hoboken, NJ: Wiley, 2016.
  15. Xiao Q., Zhang Y.Z., Iqbal S., Wan X., Cui T.J. Beam Scanning at Ka-Band by Using Reflective Programmable Metasurface // Proc. 2019 Int. Symp. on Antennas and Propagation (ISAP 2019). Xi’an, China. Oct. 27–30, 2019. P. 1–3.
  16. Zhu Q., Wang C.-X., Hua B., Mao K., Jiang S., Yao M. 3GPP TR 38.901 Channel Model // Wiley 5G Ref: The Essential 5G Reference Online. Wiley Online Library, 2021. P. 1–35. http://doi.org/10.1002/9781119471509.w5gref048
  17. Crane R.K. Electromagnetic Wave Propagation through Rain. New York: Wiley, 1996.
  18. Poyda A., Burtakov I., Kureev A., Khorov E. Fast Wide Beam Adjustment of Reconfigurable Intelligent Surfaces in Practical Deployments // IEEE Access. 2024. V. 12. P. 174066–174077. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3496570
  19. Arun V., Balakrishnan H. RFocus: Beamforming Using Thousands of Passive Antennas // Proc. 17th USENIX Symp. on Networked Systems Design and Implementation (NSDI’20). Santa Clara, CA, USA. Feb. 25–27, 2020. P. 1047–1061. Available at https://www.usenix.org/system/files/nsdi20-paper-arun.pdf
  20. Pekcan D.K., Liao H., Ayanoglu E. Received Power Maximization Using Nonuniform Discrete Phase Shifts for RISs with a Limited Phase Range // IEEE Open J. Commun. Soc. 2024. V. 5. P. 7447–7466. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2024.3501856

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».