Publication

A New Analytical Approximation of the Fluid Antenna System Channel

Malek Khammassi
2023
Article
Résumé

Fluid antenna systems (FAS) are an emerging technology that promises a significant diversity gain even in the smallest spaces. It consists of a freely moving antenna in a small linear space to pick up the strongest received signal. Previous works in the literature provide a simple yet insightful parameterization of the FAS channel that leads to single-integral expressions of the probability of outage and various insights on the achievable performance. Nevertheless, this channel model may not accurately capture the correlation between the FAS ports, given by Jake's model. This work builds on the state-of-the-art by incorporating more parameters into the channel model to accurately approximate the FAS channel distribution while maintaining analytical tractability. The approximation is performed in two stages. The first stage approximation considerably reduces the number of multi-fold integrals in the probability of outage expression, while the second stage approximation represents it in a single integral form. Numerical results validate our approximations of the FAS channel model and demonstrate a limited performance gain under a more accurate correlation model. Further, our work opens the door for future research to investigate scenarios in which the FAS provides a performance gain compared to the current multiple antenna solutions.

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Concepts associés (32)
Corrélation (statistiques)
En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Approximation
Une approximation est une représentation imprécise ayant toutefois un lien étroit avec la quantité ou l’objet qu’elle reflète : approximation d’un nombre (de π par 3,14, de la vitesse instantanée d’un véhicule par sa vitesse moyenne entre deux points), d’une fonction mathématique, d’une solution d’un problème d’optimisation, d’une forme géométrique, d’une loi physique. Lorsqu’une partie de l’information nécessaire fait défaut, une approximation peut se substituer à une représentation exacte.
Pearson correlation coefficient
In statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
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