Optimierte Quantisierung für die Erfassung mit zufälligen Signalen in integrierten Sensor- und Kommunikationssystemen

Core Concepts

Die Arbeit untersucht die Optimierung von Quantisierern für die Erfassung in integrierten Sensor- und Kommunikationssystemen (ISAC), die zufällige Signale verwenden. Es werden zwei Strategien für die Quantisierungsoptimierung vorgeschlagen: datenabhängig (DD) und datenunabhängig (DI). Beide Strategien zielen darauf ab, den mittleren quadratischen Fehler (MSE) der Schätzung der Zielimpulsantwort (TIR) zu minimieren und passen den Quantisierer an die zufällige Signalübertragung in ISAC-Systemen an.

Abstract

Die Arbeit untersucht die Quantisierung für die Erfassung in integrierten Sensor- und Kommunikationssystemen (ISAC), die zufällige Signale verwenden.
Zunächst wird das System- und Signalmodell für ISAC-Systeme beschrieben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Erfassungssystemen, die deterministische Signale verwenden, müssen die Signale in ISAC-Systemen zufällig sein, um nützliche Informationen zu übermitteln. Diese Zufälligkeit stellt eine Herausforderung für die Signalverarbeitung dar.
Anschließend wird die Struktur des Quantisierers im Empfänger konstruiert, der aus einer Vorverarbeitungsmatrix, einer Reihe von skalaren Analog-Digital-Wandlern (ADCs) und einer Nachverarbeitungsmatrix besteht. Zwei Strategien für die Optimierung des Quantisierers werden vorgeschlagen:

Datenabhängige (DD) Strategie: Die Vorverarbeitungsmatrix wird für jede Realisation des gesendeten Signals unterschiedlich optimiert, um die mittlere quadratische Schätzabweichung (MSE) der TIR-Schätzung zu minimieren.

Datenunabhängige (DI) Strategie: Eine feste Vorverarbeitungsmatrix wird optimiert, indem der MSE in Bezug auf die TIR, das Empfangsrauschen und das gesendete Signal minimiert wird. Diese Strategie hat eine geringere Implementierungskomplexität.

Für beide Strategien wird der optimale Quantisierer theoretisch hergeleitet. Für die DI-Strategie wird ein auf der Stichproben-Durchschnittsapproximation (SAA) basierender Algorithmus vorgeschlagen, um das stochastische Optimierungsproblem zu lösen.
Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass die DI-Strategie trotz ihrer geringeren Rechenleistung eine nahezu optimale Erfassungsleistung erreicht. Außerdem übertreffen die vorgeschlagenen Quantisierer die rein digitale Quantisierung in Bezug auf die Erfassungsleistung.

Stats

Die Korrelationsmatrix des Empfangsrauschens ist gegeben durch σ2
wRA.
Die Korrelationsmatrix des Kanals ist gegeben durch Rg = RB ⊗ RA.
Der maximale Varianzwert ist σ2
max = Tr (R∗
θRB) + σ2
w.

Quotes

"In integrierten Sensor- und Kommunikationssystemen (ISAC) müssen die Signale zufällig sein, um nützliche Informationen zu übermitteln, was eine Herausforderung für verschiedene Komponenten in der Erfassungssignalverarbeitung darstellt."
"Im Gegensatz zu Quantisierern für die Kanalschätzung in Massive-MIMO-Kommunikationssystemen muss die Erfassung in ISAC-Systemen mit zufälligen, nicht orthogonalen übertragenen Signalen umgehen, anstatt mit einem festen orthogonalen Piloten."

Key Insights Distilled From

Task-Based Quantizer Design for Sensing With Random Signals

by Hang Ruan,Fa... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11187.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die vorgeschlagenen Quantisierungsstrategien auf andere Anwendungen außerhalb von ISAC-Systemen erweitern?

Die vorgeschlagenen Quantisierungsstrategien, insbesondere die data-abhängige (DD) und data-unabhängige (DI) Strategien, könnten auf verschiedene Anwendungen außerhalb von ISAC-Systemen erweitert werden, die ähnliche Anforderungen an die Quantisierung von Signalen haben. Ein mögliches Anwendungsgebiet wäre in der Medizintechnik, insbesondere bei der Bildgebung und Signalverarbeitung in der Diagnostik. Hier könnten die Quantisierungsstrategien verwendet werden, um die Genauigkeit der Bildrekonstruktion zu verbessern und Rauschen zu reduzieren. In der Automobilbranche könnten die Strategien bei der Verarbeitung von Sensordaten in autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden, um präzise Umgebungsinformationen zu erfassen und Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus könnten die Quantisierungsstrategien in der Umweltüberwachung, der Robotik und der industriellen Automatisierung Anwendung finden, um komplexe Signale zu verarbeiten und präzise Messungen durchzuführen.

Welche zusätzlichen Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn die Korrelationsstrukturen der Übertragungskanäle und des Rauschens komplexer wären?

Wenn die Korrelationsstrukturen der Übertragungskanäle und des Rauschens komplexer wären, könnten zusätzliche Herausforderungen bei der Quantisierungsoptimierung auftreten. Eine erhöhte Komplexität der Korrelationsstrukturen könnte zu einer höheren Dimensionalität der Optimierung führen, was die Berechnung und Implementierung der optimalen Quantisierungsstrategien erschweren könnte. Darüber hinaus könnten komplexe Korrelationsstrukturen zu nichtlinearen Effekten führen, die die Leistung der Quantisierungsalgorithmen beeinträchtigen könnten. Die Berücksichtigung von nichtlinearen Korrelationen und Interaktionen zwischen verschiedenen Signalen könnte die Optimierung der Quantisierungsmatrizen erschweren und die Konvergenz der Algorithmen beeinflussen. Es könnte auch schwieriger sein, die optimalen Parameter für die Quantisierung zu bestimmen, da die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Komponenten des Systems komplexer sind.

Wie könnte man die Quantisierungsoptimierung weiter verbessern, um eine noch höhere Erfassungsleistung zu erzielen?

Um die Quantisierungsoptimierung weiter zu verbessern und eine noch höhere Erfassungsleistung zu erzielen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in den Optimierungsprozess. Durch die Verwendung von neuronalen Netzwerken oder anderen ML-Algorithmen könnte eine adaptive Quantisierung erreicht werden, die sich an die sich ändernden Signal- und Rauschbedingungen anpasst. Darüber hinaus könnten evolutionäre Algorithmen oder genetische Optimierungsalgorithmen eingesetzt werden, um die Suche nach den optimalen Quantisierungsparametern zu verbessern. Die Berücksichtigung von nichtlinearen Effekten und komplexen Korrelationsstrukturen in den Optimierungsalgorithmen könnte die Leistungsfähigkeit der Quantisierung weiter steigern. Darüber hinaus könnte die Verwendung von verteilten Optimierungsalgorithmen oder paralleler Verarbeitung die Effizienz der Quantisierungsoptimierung erhöhen und die Rechenzeit reduzieren. Durch die kontinuierliche Erforschung und Entwicklung von fortschrittlichen Optimierungstechniken könnte die Quantisierung weiter optimiert werden, um eine noch höhere Erfassungsleistung zu erzielen.