Alapfogalmak
ISAC 지원 UAV 네트워크에서 UAV는 계산 작업의 일부를 지상 UE에 오프로딩하고, 오프로딩 비트 시퀀스를 사용하여 지상 타겟의 속도를 추정합니다. 속도 추정의 성능은 오프로딩 비트 시퀀스의 길이와 UAV의 위치에 따라 달라지므로, 전체 계산 지연 시간과 속도 추정의 평균 제곱 오차에 대한 크래머-라오 하한을 최소화하도록 오프로딩 작업 크기와 UAV 위치를 최적화합니다.
Kivonat
이 연구는 ISAC 지원 UAV 네트워크에서 계산 오프로딩과 타겟 추적을 통합적으로 다룹니다. UAV는 계산 작업의 일부를 지상 UE에 오프로딩하고, 오프로딩 비트 시퀀스를 사용하여 지상 타겟의 속도를 추정합니다. 오프로딩 비트 시퀀스의 길이와 UAV의 위치는 속도 추정 성능에 영향을 미치므로, 전체 계산 지연 시간과 속도 추정의 평균 제곱 오차에 대한 크래머-라오 하한을 최소화하도록 최적화합니다. 이를 위해 유전 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과를 통해 제안 알고리즘의 효과를 입증하였습니다.
Statisztikák
계산 작업 크기 s = 5 x 10^6 bits
1 bit 계산에 필요한 CPU 사이클 수 w = 10 cycle/bit
지상 UE의 위치 (u, v) = (100, 120)
지상 타겟의 위치 (xtar, ytar) = (460, 290)
타겟의 레이더 단면적 σRCS = 0.1 m^2
신호 파장 λ = 0.03 m
Idézetek
"UAV는 계산 작업의 일부를 지상 UE에 오프로딩하고, 오프로딩 비트 시퀀스를 사용하여 지상 타겟의 속도를 추정합니다."
"오프로딩 비트 시퀀스의 길이와 UAV의 위치는 속도 추정 성능에 영향을 미치므로, 전체 계산 지연 시간과 속도 추정의 평균 제곱 오차에 대한 크래머-라오 하한을 최소화하도록 최적화합니다."