Optimierung der Ressourcenzuweisung in ISAC-Systemen durch einen Riemannsche-Mannigfaltigkeit-Ansatz

Core Concepts

Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen Ressourcenzuweisungsrahmens für integrierte Sensor- und Kommunikationssysteme (ISAC), der die Kommunikationsleistung maximiert, während die Anforderungen an den Sensorstrahlformungsgewinn erfüllt werden.

Abstract

Die Arbeit stellt einen neuen Ressourcenzuweisungsrahmen für ISAC-Systeme vor, der auf dem Konzept der Riemannschen Mannigfaltigkeitsoptimierung (MO) basiert. Das vorgeschlagene Verfahren, das als "Augmented Lagrangian Manifold Optimization" (ALMO) bezeichnet wird, zielt darauf ab, die Kommunikationsleistung zu maximieren, während gleichzeitig die Anforderungen an den Sensorstrahlformungsgewinn und die Sendeleistungsbegrenzung der Basisstation erfüllt werden.
Der Schlüssel zur Lösung des Problems ist die Umformulierung des ursprünglichen nicht-konvexen Problems in ein äquivalentes Problem auf einer Riemannschen Mannigfaltigkeit. Dann wird ein iterativer Ansatz verwendet, bei dem abwechselnd die Sendestrahlformungsvektoren und die Lagrange-Multiplikatoren optimiert werden, bis die Konvergenz erreicht ist.
Die umfassenden numerischen Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene ALMO-Algorithmus im Vergleich zu herkömmlichen Optimierungsverfahren eine deutlich höhere Kommunikationsleistung bei gleichzeitiger Erfüllung der Sensoranforderungen liefert. Zum Beispiel erzielt der ALMO-Algorithmus bei 12 Antennen und 30 dBm Sendeleistung der Basisstation einen 10,1 % höheren Gesamtdatendurchsatz als ein Benchmark-Optimierungsalgorithmus.

Stats

Mit 12 Antennen und 30 dBm Sendeleistung der Basisstation erzielt der ALMO-Algorithmus einen 10,1 % höheren Gesamtdatendurchsatz als ein Benchmark-Optimierungsalgorithmus.

Quotes

"Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen Ressourcenzuweisungsrahmens für integrierte Sensor- und Kommunikationssysteme (ISAC), der die Kommunikationsleistung maximiert, während die Anforderungen an den Sensorstrahlformungsgewinn erfüllt werden."
"Die umfassenden numerischen Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene ALMO-Algorithmus im Vergleich zu herkömmlichen Optimierungsverfahren eine deutlich höhere Kommunikationsleistung bei gleichzeitiger Erfüllung der Sensoranforderungen liefert."

Key Insights Distilled From

A Riemannian Manifold Approach to Constrained Resource Allocation in ISAC

by Shayan Zarga... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05173.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene ALMO-Algorithmus für ISAC-Systeme mit mehr als einem Ziel erweitert werden

Der vorgeschlagene ALMO-Algorithmus für ISAC-Systeme könnte für Systeme mit mehreren Zielen erweitert werden, indem die Optimierung auf mehrere Ziele gleichzeitig ausgerichtet wird. Dies könnte durch die Einführung zusätzlicher Beampattern-Gain-Ziele für jedes Ziel und die Anpassung der Optimierungsfunktion erreicht werden, um die Summe der Beampattern-Gains für alle Ziele zu maximieren. Darüber hinaus könnten die Lagrange-Multiplikatoren entsprechend angepasst werden, um die Einhaltung der Beampattern-Gain-Anforderungen für jedes Ziel sicherzustellen. Durch diese Erweiterung könnte der ALMO-Algorithmus effektiv auf ISAC-Systeme mit mehreren Zielen angewendet werden.

Welche zusätzlichen Leistungskenngrößen, wie z.B. Energieeffizienz oder Latenz, könnten in das Optimierungsproblem integriert werden, um eine umfassendere Systemoptimierung zu erreichen

Zusätzliche Leistungskenngrößen wie Energieeffizienz und Latenz könnten in das Optimierungsproblem integriert werden, um eine umfassendere Systemoptimierung zu erreichen. Die Energieeffizienz könnte als Nebenbedingung hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass die maximale Leistungseffizienz des Systems erreicht wird. Dies könnte durch die Optimierung des Kommunikationssummenratenziels unter Berücksichtigung der Energieeffizienz des Systems erfolgen. Die Latenz könnte als zusätzliches Optimierungsziel eingeführt werden, um sicherzustellen, dass die Kommunikations- und Sensing-Aufgaben innerhalb der erforderlichen Zeitgrenzen abgeschlossen werden. Durch die Integration dieser zusätzlichen Leistungskenngrößen könnte eine ganzheitlichere Systemoptimierung erreicht werden.

Wie könnte der ALMO-Algorithmus für ISAC-Systeme mit verteilter Architektur, wie z.B. mit mehreren Basisstationen, angepasst werden

Der ALMO-Algorithmus könnte für ISAC-Systeme mit verteilter Architektur, z. B. mit mehreren Basisstationen, angepasst werden, indem die Optimierung auf die Koordination und Interaktion zwischen den verschiedenen Basisstationen ausgerichtet wird. Dies könnte durch die Einführung von zusätzlichen Koordinationsbedingungen in das Optimierungsproblem erfolgen, um sicherzustellen, dass die Ressourcen effizient zwischen den Basisstationen aufgeteilt werden. Darüber hinaus könnten die Lagrange-Multiplikatoren entsprechend angepasst werden, um die Koordination und Zusammenarbeit zwischen den Basisstationen zu fördern. Durch diese Anpassungen könnte der ALMO-Algorithmus erfolgreich auf ISAC-Systeme mit verteilter Architektur angewendet werden.