다중 사용자-다중 표적 ISAC 시스템의 Kullback-Leibler 발산 기반 파형 설계

Kernekoncepter

이 논문은 Kullback-Leibler 발산(KLD)을 활용하여 통신 오류율과 레이더 표적 탐지 성능 간의 성능 상충을 분석하고 최적화하는 새로운 프레임워크를 제안한다.

Resumé

이 논문은 다중 입력 다중 출력(MIMO) 기지국이 통신 사용자 장비(UE)를 동시에 서비스하고 공유 안테나 배치를 사용하여 다중 표적을 탐지하는 통합 감지 및 통신(ISAC) 시스템을 고려한다.

제안된 KLD 기반 접근 방식은 UE 오류율과 표적 탐지 능력을 모두 포함하는 통합 성능 척도를 제공한다. 이 접근 방식은 최대 비율 전송(MRT) 및 영 강제(ZF) 등 두 가지 잘 알려진 통신 빔포밍 기술에 적용되며, 레이더 하위 시스템에 미치는 영향을 평가한다.

또한 두 가지 최적화 문제가 수식화되고 해결된다. 첫 번째는 통신 KLD에 대한 제약 조건 하에서 레이더 하위 시스템의 KLD를 최적화하고, 두 번째는 레이더 KLD에 대한 제약 조건 하에서 통신 파형 KLD 기반 최적화에 초점을 맞춘다.

이러한 최적화 문제는 적응형 페널티가 있는 투영 경사 방법과 내점 방법을 사용하여 각각 해결된다. 이론적 도출 및 광범위한 시뮬레이션을 통해 제안된 접근 방식이 다양한 구성에서 ISAC의 성능 상충을 특성화하고 최적화하는 강력한 도구가 될 수 있음이 입증된다. 결과는 또한 KLD 최적화 시스템이 기존 벤치마크에 비해 감지 및 통신 성능 모두에서 상당한 향상을 보여줌을 보여준다.

Statistik

통신 UE의 수는 K개이다.
탐지 가능한 최대 표적 수는 T개이다.
기지국의 총 전송 전력은 PT이며, 레이더와 통신 하위 시스템에 각각 Pr과 Pc로 할당된다.
채널 이득은 d−ζ/2
c,k 로 표현되며, dc,k는 기지국에서 k번째 UE까지의 거리이고 ζ는 경로 손실 지수이다.
통신 신호 대 간섭 plus 잡음비(SINR)는 d−ζ
c,k
∥hT
k wc,k∥2
/
(d−ζ
c,k
PK
i=1,i̸=k∥hT
k wc,i∥2+σ2η)
로 표현된다.

Citater

"제안된 KLD 기반 접근 방식은 UE 오류율과 표적 탐지 능력을 모두 포함하는 통합 성능 척도를 제공한다."
"KLD 최적화 시스템이 기존 벤치마크에 비해 감지 및 통신 성능 모두에서 상당한 향상을 보여준다."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Waveform Design of Multi-User-Multi-Target ISAC System based on Kullback-Leibler Divergence

by Yousef Kloob... kl. arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20245.pdf

Dybere Forespørgsler

통신 신호를 레이더 탐지에 활용하는 것 외에 ISAC 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 다른 방법은 무엇이 있을까?

ISAC 시스템의 성능을 향상시키기 위한 방법은 여러 가지가 있으며, 그 중 몇 가지는 다음과 같습니다. 첫째, 다중 사용자 및 다중 목표 추적 기술을 활용하여 여러 사용자와 목표를 동시에 처리할 수 있는 능력을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 자원 활용도를 극대화하고, 통신 및 레이더 기능 간의 상호작용을 최적화할 수 있습니다. 둘째, 적응형 빔형성 기술을 도입하여 환경 변화에 따라 동적으로 빔을 조정함으로써 통신 품질과 레이더 탐지 성능을 동시에 개선할 수 있습니다. 셋째, 신호 처리 알고리즘의 개선을 통해 잡음 제거 및 간섭 억제 기술을 강화하여 레이더 탐지의 정확성을 높일 수 있습니다. 마지막으로, 기계 학습 및 인공지능 기술을 활용하여 데이터 분석 및 예측 모델을 구축함으로써, ISAC 시스템의 성능을 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있습니다.

KLD 최적화 기법 외에 ISAC 시스템의 성능 상충을 해결할 수 있는 다른 통합 성능 척도는 무엇이 있을까?

KLD 최적화 기법 외에도 ISAC 시스템의 성능 상충을 해결할 수 있는 다른 통합 성능 척도로는 상호 정보량(Mutual Information)과 크래머-라오 하한(Cramér-Rao Bound, CRB)이 있습니다. 상호 정보량은 통신 및 레이더 시스템 간의 정보 전송 효율성을 평가하는 데 유용하며, 두 시스템의 성능을 동시에 고려할 수 있는 장점이 있습니다. CRB는 레이더 시스템의 파라미터 추정 정확도를 평가하는 데 사용되며, 통신 성능과 레이더 성능 간의 균형을 맞추는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 척도들은 ISAC 시스템의 통합 성능을 평가하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

ISAC 시스템의 실제 구현에 있어 고려해야 할 실용적인 제약 사항은 무엇이 있을까?

ISAC 시스템의 실제 구현에 있어 고려해야 할 실용적인 제약 사항은 여러 가지가 있습니다. 첫째, 하드웨어 및 인프라의 제약이 있습니다. MIMO 안테나와 같은 고급 기술을 사용하기 위해서는 고성능 하드웨어가 필요하며, 이는 비용과 설치 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 둘째, 신호 처리의 복잡성이 문제입니다. 통신과 레이더 기능을 동시에 수행하기 위해서는 복잡한 신호 처리 알고리즘이 필요하며, 이는 실시간 처리 능력에 부담을 줄 수 있습니다. 셋째, 주파수 자원의 제한이 있습니다. ISAC 시스템은 통신과 레이더 기능을 위해 동일한 주파수 대역을 공유해야 하므로, 주파수 간섭 문제를 해결해야 합니다. 마지막으로, 법적 및 규제 요건도 고려해야 합니다. ISAC 시스템의 구현은 각국의 통신 및 레이더 관련 법규를 준수해야 하며, 이는 시스템 설계 및 운영에 영향을 미칠 수 있습니다.