Intelligent reconfigurable surface-assisted terahertz communications

Rahim, Muddasir (2025). Intelligent reconfigurable surface-assisted terahertz communications. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

The growing demand for ultra-high data rates and spectrum efficiency is driving the exploration of Terahertz (THz) communication as a promising candidate for future wireless networks. With the potential to deliver data rates of up to several terabits per second (Tbps), THz communication opens new avenues for next-generation applications such as ultra-high-definition video streaming, virtual reality, and Industry 4.0. However, because of high pathloss, molecular absorption, and limited transmission range in the THz frequency band, the practical deployment of THz communication faces significant challenges. To overcome these limitations, Intelligent Reconfigurable Surfaces (IRSs) have emerged as a solution to dynamically manipulate the wireless propagation environment, improving coverage and system performance.

In this context, the present thesis investigates the integration of IRSs in THz communication networks to mitigate the propagation challenges and enhance system efficiency. More specifically, we propose novel algorithms and models to optimize the performance of IRS-assisted THz networks, with a particular focus on resource management and user association under realistic conditions, including imperfect channel state information (CSI). By leveraging the IRS’s ability to adjust reflection properties and direct signals, the proposed framework is found to significantly improve data rates and reliability.

Chapter 2 presents the application of IRSs in THz networks with imperfect CSI. Specifically, we present an angle-based trigonometric channel model to facilitate the performance evaluation of IRS-aided THz networks. In addition, seeking to maximize the sum rate, we formulate the transmitter (Tx)-IRS-receiver (Rx) matching problem, which is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem. To address this non-deterministic polynomial-time hard (NP-hard) problem, we propose a Gale-Shapley algorithm-based solutions to obtain stable matching between transmitters and IRSs, and between receivers and IRSs, in the first and second sub-problems, respectively. The impact of the transmission power, the number of IRS elements, and the network area on the sum rate are then investigated. Furthermore, the proposed algorithm is compared to an exhaustive search (ES), nearest association, greedy search, and random allocation to validate the proposed solution. The results of our complexity and convergence analysis demonstrate that the computational complexity of our algorithm is lower than that of the ES method.

Chapter 3 presents the use of IRSs to enhance THz communication for the Industrial Internet of Things (IIoT), a key enabler for building large-scale interconnected industrial systems. In this chapter, we propose an IRS-aided THz communication system for IIoT networks. A power allocation and joint IIoT device and IRS association (JIIA) problem is formulated as a MINLP problem aimed at maximizing the sum rate under imperfect CSI. Due to the NP-hard nature of the problem, it is decomposed into sub-problems that are then solved iteratively. A Gale-Shapley algorithm-based solution is proposed to achieve stable matching between uplink and downlink IRSs, and the performance is validated against exhaustive search, greedy search, and random association methods. The results of our complexity analysis show that the proposed approach significantly reduces computational overhead as compared to exhaustive search methods while maintaining high efficiency.

In Chapter 4, we explore the coexistence of enhanced mobile broadband (eMBB) and ultrareliable low-latency communication (URLLC) services within IRS-assisted THz networks. The simultaneous support of eMBB and URLLC services in the same network introduces complex resource management (RM) challenges. To address this concern, we formulate a joint power and user allocation (JPUA) problem aimed at maximizing the achievable data rate for eMBB users. Specifically, we develop a one-to-many matching game model to optimally allocate IRSs to eMBB users, ensuring efficient resource utilization. Our simulation results demonstrate that the proposed scheme outperforms baseline methods in terms of eMBB sum data rates.

Chapter 5 examines the coexistence of eMBB and URLLC services within an IRS-assisted THz multi-cell network, which presents a more complex RM challenge. In this chapter, we propose a joint power, user, and service allocation (JPUSA) framework formulated as a multiobjective optimization problem aimed at maximizing the eMBB data rate while ensuring URLLC reliability. The NP-hard MINLP problem is tackled by converting it into a single-objective optimization problem using the weighted sum method. The problem is further decomposed into eMBB and URLLC RM sub-problems. A one-to-many matching game is then used to allocate IRSs to eMBB users, while a puncturing technique assigns eMBB resources to URLLC users. Our simulation results demonstrate that the proposed scheme significantly outperforms baseline methods, particularly in terms of eMBB sum data rate and URLLC reliability. The proposed algorithm’s sum rate for eMBB users closely approximates that of the ES method, while maintaining lower computational complexity as compared to ES, making it highly efficient for multi-cell network deployments.

Finally, in Chapter 6, we expand upon the coexistence of further eMBB (FeMBB) and extreme URLLC (eURLLC) services within an IRS-assisted hybrid millimeter-wave (mmWave) and THz network. To address the line-of-sight (LOS) blockage issue prevalent in such high-frequency bands, we propose a hybrid deployment scheme incorporating both terrestrial and aerial IRSs. A novel concept of sub-IRSs, where large IRS surfaces are divided into smaller units to cater to multiple users simultaneously, is then introduced. The coexistence of FeMBB and eURLLC services in the same network further complicates resource allocation (RA). To address this concern, a multi-objective optimization problem is formulated to jointly optimize power, user, and service allocations, aiming to maximize the FeMBB data rate while ensuring eURLLC reliability. Due to the NP-hard nature of the problem, it is converted into a single-objective optimization problem using the weighted sum method and then decomposed into two subproblems for FeMBB and eURLLC RA, respectively. A many-to-many matching game is used to allocate IRSs to FeMBB users, optimizing resource utilization. Our simulation results indicate that the proposed scheme not only surpasses traditional baseline methods but also achieves a FeMBB sum rate close to that of exhaustive search methods, with a much lower computational complexity.

Titre traduit

Communications térahertz assistées par surface réconfigurable intelligente

Résumé traduit

La demande croissante de débits ultra-élevés et d’une efficacité spectrale accrue encourage l’exploration de la communication en térahertz (THz) comme une solution prometteuse pour les réseaux sans fil de prochaine génération. Offrant la possibilité d’atteindre des débits allant jusqu’à plusieurs téraoctets par seconde (Tbps), la communication THz ouvre de nouvelles opportunités pour des applications innovantes comme le streaming vidéo en ultra-haute définition, la réalité virtuelle et l’Industrie 4.0. Cependant, le déploiement pratique de la communication THz rencontre des défis importants en raison de la forte perte de trajet, de l’absorption moléculaire et de la portée de transmission limitée dans la bande de fréquences THz. Pour surmonter ces limitations, les surfaces intelligentes reconfigurables (IRS) sont apparues comme une solution permettant de manipuler dynamiquement l’environnement de propagation sans fil, améliorant ainsi la couverture et les performances du système.

Cette thèse examine l’intégration des IRS dans les réseaux de communication THz afin d’atténuer les défis de propagation et d’améliorer l’efficacité du système. Nous proposons des algorithmes et modèles novateurs pour optimiser les performances des réseaux THz assistés par IRS, en mettant l’accent sur la gestion des ressources et l’association des utilisateurs dans des conditions réalistes, y compris des informations imparfaites sur l’état du canal (CSI). En tirant parti de la capacité des IRS à ajuster les propriétés de réflexion et à diriger les signaux, le cadre proposé améliore considérablement les débits et la fiabilité.

Dans ce contexte, le deuxième chapitre de cette thèse présente l’application des IRS dans les réseaux THz avec des CSI imparfaits. Plus précisément, nous présentons un modèle de canal trigonométrique basé sur l’angle pour faciliter l’évaluation des performances des réseaux THz assistés par IRS. De plus, afin de maximiser le débit global, nous formulons le problème d’association émetteur (Tx)-IRS-récepteur (Rx), qui est un problème de programmation non linéaire à variables mixtes (MINLP). Pour aborder ce problème NP-difficile, nous proposons des solutions basées sur l’algorithme de Gale-Shapley afin d’obtenir une association stable entre les émetteurs et les IRS, et entre les récepteurs et les IRS, dans les premier et deuxième sous-problèmes respectivement. L’impact de la puissance de transmission, du nombre d’éléments IRS et de la zone de couverture du réseau sur le débit global est étudié. Par ailleurs, l’algorithme proposé a été évalué en le comparant à des méthodes telles que la recherche exhaustive (ES), l’association la plus proche, la recherche gloutonne et l’allocation aléatoire, afin de valider son efficacité. L’analyse de la complexité et de la convergence démontre que la complexité de calcul de notre algorithme est inférieure à celle de la méthode ES.

Le troisième chapitre de cette thèse présente l’utilisation des IRS pour améliorer la communication THz pour l’Internet des objets industriel (IIoT), un élément clé pour la construction de systèmes industriels interconnectés à grande échelle. Ce chapitre propose un système de communication THz assisté par IRS pour les réseaux IIoT. Un problème d’allocation de puissance et d’association conjointe des dispositifs IIoT et des IRS (JIIA) est formulé comme un problème MINLP visant à maximiser le débit global dans des conditions de CSI imparfait. En raison de la nature NP-difficile du problème, il est décomposé en sous-problèmes qui sont résolus de manière itérative. Une solution basée sur l’algorithme de Gale-Shapley est proposée pour obtenir une association stable entre les IRS en liaison montante et descendante, et les performances sont validées par rapport à la recherche exhaustive, la recherche gloutonne, et les méthodes d’association aléatoire. L’analyse de la complexité montre que l’approche proposée réduit significativement la surcharge de calcul par rapport aux méthodes de recherche exhaustive tout en maintenant une efficacité élevée.

Le quatrième chapitre de cette thèse explore la coexistence des services de large bande mobile améliorée (eMBB) et de communication ultra-fiable et à faible latence (URLLC) au sein des réseaux THz assistés par IRS. Le support simultané des services eMBB et URLLC dans le même réseau introduit des défis complexes de gestion des ressources (RM). Pour relever ces défis, nous formulons un problème d’allocation conjointe de puissance et d’utilisateurs (JPUA) visant à maximiser le débit de données atteignable pour les utilisateurs eMBB. Plus précisément, nous développons un modèle de jeu d’association un-à-plusieurs pour allouer de manière optimale les IRS aux utilisateurs eMBB, garantissant ainsi une utilisation efficace des ressources. Les résultats de simulation démontrent que le schéma proposé surpasse les méthodes de référence en termes de débits de données globaux pour les utilisateurs eMBB.

Le cinquième chapitre de cette thèse examine la coexistence des services eMBB et URLLC dans un réseau multi-cellules THz assisté par IRS, ce qui introduit des défis supplémentaires en matière de RM. Dans ce chapitre, nous proposons un cadre d’allocation conjointe de puissance, d’utilisateurs, et de services (JPUSA), formulé comme un problème d’optimisation multiobjectifs visant à maximiser le débit de données des utilisateurs eMBB tout en garantissant la fiabilité des utilisateurs URLLC. Le problème NP-difficile MINLP est abordé en le transformant en un problème d’optimisation à objectif unique à l’aide de la méthode des sommes pondérées. Le problème est ensuite décomposé en sous-problèmes RM pour eMBB et URLLC. Un jeu d’association un-à-plusieurs est utilisé pour allouer les IRS aux utilisateurs eMBB, tandis qu’une technique de perforation attribue les ressources eMBB aux utilisateurs URLLC. Les simulations montrent que le schéma proposé surpasse significativement les méthodes de référence, notamment en termes de débit global pour les utilisateurs eMBB et de fiabilité pour les utilisateurs URLLC. Le débit global obtenu par l’algorithme proposé pour les utilisateurs eMBB se rapproche de celui de la méthode ES, tout en maintenant une complexité de calcul inférieure à celle de ES, ce qui le rend très efficace pour les déploiements en réseau multi-cellules.

Dans le sixième chapitre, nous approfondissons la coexistence des services de haut débit mobile amélioré (FeMBB) et des communications ultra-fiables à faible latence extrême (eURLLC) au sein d’un réseau hybride millimétrique (mmWave) et THz assisté par des surfaces intelligentes reconfigurables (IRS). Pour résoudre le problème de blocage de la ligne de visée (LOS) qui est courant dans ces bandes de fréquences élevées, nous proposons un schéma de déploiement hybride intégrant à la fois des IRS terrestres et aériens. Un concept novateur de sous-IRS est introduit, dans lequel de grandes surfaces IRS sont divisées en unités plus petites pour servir simultanément plusieurs utilisateurs. La coexistence des services FeMBB et eURLLC dans le même réseau complique davantage l’allocation des ressources (RA). Pour y remédier, un problème d’optimisation multi-objectifs est formulé pour optimiser conjointement les allocations de puissance, d’utilisateurs et de services, dans le but de maximiser le débit des données FeMBB tout en garantissant la fiabilité des eURLLC. En raison de la nature NP-difficile du problème, il est converti en un problème d’optimisation à objectif unique à l’aide de la méthode des sommes pondérées, puis décomposé en deux sous-problèmes pour l’allocation des ressources FeMBB et eURLLC, respectivement. Un jeu d’appariement à plusieurs correspondances est utilisé pour allouer les IRS aux utilisateurs FeMBB, optimisant ainsi l’utilisation des ressources. Les résultats de simulation indiquent que le schéma proposé dépasse non seulement les méthodes de référence traditionnelles, mais qu’il atteint également un débit global des FeMBB proche de celui des méthodes de recherche exhaustive, tout en réduisant considérablement la complexité computationnelle.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 247-259).
Mots-clés libres:	surfaces intelligentes reconfigurable, théorie des appariements, térahertz, eMBB, URLLC
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur(-trice) Kaddoum, Georges
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	30 juin 2025 16:02
Dernière modification:	05 juin 2026 18:14
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3660

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