Core Concepts
本論文では、セル・フリーマッシブMIMOネットワークにおける統合型センシングと通信(ISAC)システムを対象とし、クラッタの存在下でのターゲット検出を研究する。提案する電力配分アルゴリズムは、通信の最小要件を満たしつつ、センシングのSINRを最大化することを目的とする。
Abstract
本論文では、セル・フリーマッシブMIMOネットワークにおける統合型センシングと通信(ISAC)システムを検討している。
まず、システムモデルを提案し、未知のセンシングチャネル係数とクラッタの共同影響を考慮している。クラッタはトランスミットAPとレシーブAPの間のターゲットフリーチャネルによって特徴付けられる。
次に、通信SINRの制約の下でセンシングSINRを最大化するための電力配分アルゴリズムを提案している。提案アルゴリズムの有効性を評価するため、通信中心のアプローチを基準アルゴリズムとして使用している。
さらに、最大事後比検定(MAPRT)検出器を導出し、クラッタの存在下でのターゲット検出性能を改善している。
最後に、センシングスペクトル効率(SE)を新しい性能指標として導入し、ISACアプローチと直交共有アプローチの性能を比較している。
Stats
ターゲットの正規化二方向性RCS分散は σ2
rcs である。
受信機雑音の分散は σ2
n である。