統合センシングおよび通信システムにおける適応的な間欠的CSI推定

Concetti Chiave

通信CSIと雷達CSIの両方を、個別のユーザー/ターゲットの時変特性に応じて、コストを抑えつつ高精度に推定する。

Sintesi

本論文では、統合センシングおよび通信(ISAC)システムにおいて、通信CSIと雷達CSIの両方を効率的に推定する手法を提案する。

具体的には以下の2点を実現する:

1. 通信CSIと雷達CSIの推定間隔を個別のユーザー/ターゲットに応じて適応的に決定する。時変特性の異なるユーザー/ターゲットに対して、チャネル時間相関を利用して必要最小限の推定を行うことで、推定コストを大幅に削減する。

2. 通信CSIと雷達CSIの推定/予測の判断を、ユーザー/ターゲットごとに動的に最適化する。推定コストと推定精度のトレードオフを考慮し、システム全体の性能を最大化する。

具体的な手順は以下の通り:

1. Stage-0: ベースステーションが、ユーザーごとの通信CSIと、ターゲットごとの雷達CSIの更新方法(推定/予測)を決定する。
2. Stage-I: 選択されたユーザーが、ベースステーションに対して通信CSI推定用のパイロット信号を送信する。
3. Stage-II: ベースステーションは、更新された通信CSIと予測された雷達CSIを用いて、ビームフォーミングを最適化する。同時に、選択されたターゲットからの反射信号を受信し、雷達CSIを再推定する。

提案手法では、チャネル時間相関を活用することで、必要最小限の推定コストで高精度なCSI推定を実現できる。さらに、深層強化学習を用いて、ユーザー/ターゲットごとの最適な推定方式(推定/予測)を動的に決定することで、システム全体の性能を最大化する。

シミュレーション結果より、提案手法は通信性能と雷達性能のトレードオフを適切に管理しつつ、大幅なコスト削減を実現できることが示された。

Statistiche

通信CSIの推定誤差分散: ςn
k = ρ2
kςn−1
k + (1 - ρ2
k) ¯βk
雷達CSIの推定誤差共分散行列: Mn
q = (f
Mn
q)−1 + γr
qn/Σδ
qn)−1

Citazioni

"通信CSIと雷達CSIの両方を、個別のユーザー/ターゲットの時変特性に応じて、コストを抑えつつ高精度に推定する。"
"チャネル時間相関を活用することで、必要最小限の推定コストで高精度なCSI推定を実現できる。"
"深層強化学習を用いて、ユーザー/ターゲットごとの最適な推定方式(推定/予測)を動的に決定することで、システム全体の性能を最大化する。"

Approfondimenti chiave tratti da

Learning-Based Intermittent CSI Estimation with Adaptive Intervals in Integrated Sensing and Communication Systems

by Jie Chen, Xi... alle arxiv.org 09-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.14724.pdf

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