This paper presents a theoretical framework to analyze the performance of an integrated unmanned aerial vehicle (UAV)-intelligent reflecting surface (IRS) relaying system in which the IRS provides an additional degree of freedom combined with the flexible deployment of full-duplex UAV to enhance communication between ground nodes. Our framework considers three different transmission modes: (i) UAV-only mode, (ii) IRS-only mode, and (iii) integrated UAV-IRS mode to achieve spectral and energy-efficient relaying. For the proposed modes, we provide exact and approximate expressions for the end-to-end outage probability, ergodic capacity, and energy efficiency (EE) in closed-form. We use the derived expressions to optimize key system parameters such as the UAV altitude and the number of elements on the IRS considering different modes. We formulate the problems in the form of fractional programming (e.g. single ratio, sum of multiple ratios or maximization-minimization of ratios) and devise optimal algorithms using quadratic transformations. Furthermore, we derive an analytic criterion to optimally select different transmission modes to maximize ergodic capacity and EE for a given number of IRS elements. Numerical results validate the derived expressions. The solutions obtained from the proposed optimization algorithms are compared with those obtained through exhaustive search. Insights are drawn related to the different communication modes, optimal number of IRS elements, and optimal UAV height.

中文翻译：

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使用灵活的无人机携带反射面优化无线中继

本文提出了一个理论框架来分析集成无人驾驶飞行器 (UAV)-智能反射面 (IRS) 中继系统的性能，其中 IRS 提供额外的自由度，结合全双工无人机的灵活部署以增强地面节点之间的通信。我们的框架考虑了三种不同的传输模式：(i) UAV-only 模式，(ii) IRS-only 模式，和 (iii) 集成 UAV-IRS 模式，以实现光谱和节能中继。对于所提出的模式，我们以封闭形式提供端到端中断概率、遍历容量和能源效率 (EE) 的精确和近似表达式。我们使用导出的表达式来优化关键系统参数，例如考虑不同模式的无人机高度和 IRS 上的元素数量。我们以分数规划的形式（例如单个比率、多个比率的总和或比率的最大化-最小化）来制定问题，并使用二次变换设计最佳算法。此外，我们推导出了一个分析标准，以优化选择不同的传输模式，以最大化给定数量的 IRS 元素的遍历容量和 EE。数值结果验证了导出的表达式。将从所提出的优化算法获得的解决方案与通过穷举搜索获得的解决方案进行比较。洞察力与不同的通信模式、IRS 元素的最佳数量和最佳无人机高度有关。多个比率的总和或比率的最大化-最小化）并使用二次变换设计最佳算法。此外，我们推导出了一个分析标准，以优化选择不同的传输模式，以最大化给定数量的 IRS 元素的遍历容量和 EE。数值结果验证了导出的表达式。将从所提出的优化算法获得的解决方案与通过穷举搜索获得的解决方案进行比较。洞察力与不同的通信模式、IRS 元素的最佳数量和最佳无人机高度有关。多个比率的总和或比率的最大化-最小化）并使用二次变换设计最佳算法。此外，我们推导出了一个分析标准，以优化选择不同的传输模式，以最大化给定数量的 IRS 元素的遍历容量和 EE。数值结果验证了导出的表达式。将从所提出的优化算法获得的解决方案与通过穷举搜索获得的解决方案进行比较。洞察力与不同的通信模式、IRS 元素的最佳数量和最佳无人机高度有关。将从所提出的优化算法获得的解决方案与通过穷举搜索获得的解决方案进行比较。洞察力与不同的通信模式、IRS 元素的最佳数量和最佳无人机高度有关。将从所提出的优化算法获得的解决方案与通过穷举搜索获得的解决方案进行比较。洞察力与不同的通信模式、IRS 元素的最佳数量和最佳无人机高度有关。