Effizienter Hybridvorcodierung und -kombination für mmWave-Vollduplexx-Radar- und Kommunikationssysteme unter Selbstinterferenz

Core Concepts

Das Ziel des Entwurfs ist es, eine bestimmte Leistung in Bezug auf einige Sensor- und Kommunikationsmetriken zu garantieren, während die durch den Vollduplexbetrieb verursachte Selbstinterferenz minimiert und die Hardware-Einschränkungen einer hybriden MIMO-Architektur berücksichtigt werden.

Abstract

Der Artikel untersucht das Design von Vorcodierern und Kombinierern für ein gemeinsames Radar- und Kommunikationssystem (JRC) bei mmWave-Frequenzen. Das Hauptziel des Designs ist es, eine bestimmte Leistung in Bezug auf einige Sensor- und Kommunikationsmetriken zu garantieren, während die durch den Vollduplexbetrieb verursachte Selbstinterferenz minimiert und die Hardware-Einschränkungen einer hybriden MIMO-Architektur berücksichtigt werden.
Zunächst wird ein verallgemeinerter eigenwertbasierter Vorcodierer-Entwurf eingeführt, der die Downlink-Nutzerrate, den Radarverstärkung und die Selbstinterferenzunterdrückung berücksichtigt. Da die hybride Analog/Digital-Architektur die Selbstinterferenzminderungsfähigkeit des Vorcodierers beeinträchtigt, wird die Selbstinterferenzunterdrückung weiter mit dem Analog-Kombinierer verbessert.
Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Architektur die erforderliche Radarverstärkung und Selbstinterferenzminderung erreicht, wobei nur ein geringer Verlust an Downlink-Spektraleffizienz auftritt. Darüber hinaus zeigen die numerischen Experimente, dass die Verwendung von Orthogonal-Frequenz-Multiplexradar mit der vorgeschlagenen Strahlformungsarchitektur zu sehr genauen Entfernungs- und Geschwindigkeitsschätzungen für die erkannten Ziele führt.

Stats

Die Basisstation ist mit zwei kollozierten ULAs mit NBS = 32 Antennen ausgestattet, die parallel zur x-Achse angeordnet sind. Der Abstand zwischen den Empfangs- und Sendegruppen beträgt 6λ in der z-Achse. Die Anzahl der RF-Ketten an der Basisstation beträgt NBS,RF = 4. Der MS hat eine ULA mit NMS = 16 Antennen und NMS,RF = 4 RF-Ketten. Die Anzahl der Datenströme ist auf Ns = 4 festgelegt.

Quotes

"Das Hauptziel des Designs ist es, eine bestimmte Leistung in Bezug auf einige Sensor- und Kommunikationsmetriken zu garantieren, während die durch den Vollduplexbetrieb verursachte Selbstinterferenz minimiert und die Hardware-Einschränkungen einer hybriden MIMO-Architektur berücksichtigt werden."
"Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Architektur die erforderliche Radarverstärkung und Selbstinterferenzminderung erreicht, wobei nur ein geringer Verlust an Downlink-Spektraleffizienz auftritt."

Key Insights Distilled From

Hybrid Precoding and Combining for mmWave Full-Duplex Joint Radar and Communication Systems under Self-Interference

by Mura... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.14942.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Leistung des Systems weiter verbessern, ohne die Komplexität der Architektur zu erhöhen?

Um die Leistung des Systems zu verbessern, ohne die Komplexität der Architektur zu erhöhen, könnten mehrstufige Optimierungsalgorithmen implementiert werden. Durch die Verfeinerung der bestehenden Algorithmen und die Integration von adaptiven Techniken könnte die Effizienz gesteigert werden. Des Weiteren könnte eine kontinuierliche Feinabstimmung der Parameter während des Betriebs des Systems die Leistung optimieren, ohne die Architektur wesentlich zu verändern. Zudem könnte die Implementierung von Selbstlernmechanismen dazu beitragen, dass das System sich an verschiedene Betriebsbedingungen anpasst und seine Leistung kontinuierlich verbessert, ohne die Komplexität zu erhöhen.

Welche zusätzlichen Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn das System in einem realen Umfeld mit dynamischen Zielen und Mehrwegeausbreitung eingesetzt wird?

In einem realen Umfeld mit dynamischen Zielen und Mehrwegeausbreitung könnten zusätzliche Herausforderungen auftreten. Die Dynamik der Ziele erfordert eine kontinuierliche Anpassung der Radar- und Kommunikationsparameter, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Die Mehrwegeausbreitung kann zu Interferenzen und Signalverzerrungen führen, was die Leistung des Systems beeinträchtigen kann. Zudem könnten sich Probleme mit der Kanalschätzung und -verfolgung ergeben, da sich die Umgebungsbedingungen ständig ändern. Die Echtzeitverarbeitung und -entscheidungsfindung werden in einem solchen Umfeld ebenfalls komplexer, da schnelle Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen erforderlich sind.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Radar- und Kommunikationsleistung des Systems durch den Einsatz fortschrittlicher Signalverarbeitungstechniken wie maschinelles Lernen weiter zu steigern?

Der Einsatz von maschinellem Lernen bietet vielfältige Möglichkeiten zur Steigerung der Radar- und Kommunikationsleistung des Systems. Durch die Anwendung von Deep Learning-Algorithmen können komplexe Muster in den Daten erkannt und genutzt werden, um präzisere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Das maschinelle Lernen kann auch zur Optimierung der Ressourcenzuweisung und -verwaltung verwendet werden, um die Effizienz des Systems zu steigern. Des Weiteren können durch die Anwendung von Reinforcement-Learning-Techniken adaptive Systeme entwickelt werden, die sich kontinuierlich verbessern und an neue Szenarien anpassen. Durch die Integration von maschinellem Lernen können die Leistungsfähigkeit und Flexibilität des Systems erheblich gesteigert werden.