核心概念
本論文では、限定的なバックホール容量を持つ統合センシングおよび通信セルラーネットワークにおける協調センシングのための高度な設計を提案する。各受信機は独立して目標の時遅延と反射係数を推定し、それらの推定値と量子化された受信信号サンプルをフュージョンセンターに送信する。これにより、目標の位置推定精度を最適化することができる。
要約
本論文では、限定的なバックホール容量を持つ統合センシングおよび通信セルラーネットワークにおける協調センシングの高度な設計を提案している。
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システムモデル:
- 1つのベースステーション(BS)が送信機として機能し、複数の近接BSが受信機として機能する。
- 送信機が送信した信号が目標によって反射され、各受信機で受信される。
- 各受信機は目標の時遅延と反射係数を推定し、それらの情報とともに量子化された受信信号サンプルをフュージョンセンター(FC)に送信する。
- FCは受信した情報を用いて目標の位置を推定する。
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提案手法:
- 各受信機は独立して時遅延と反射係数を最尤推定する。
- 受信信号サンプルの量子化にはカルーネン・ローエブ変換(KLT)とロイド量子化を組み合わせた手法を用いる。
- バックホール容量の制約下で量子化ビット配分の最適化問題を定式化し、反復的なグリーディアルゴリズムで解く。
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性能評価:
- 提案手法は、受信機から FCへの量子化された受信信号サンプルの送信により、ベースラインの手法に比べて目標位置推定精度が大幅に向上することを示した。
- 円形トポロジーと線形トポロジーの2つの受信機配置を検討し、提案手法の有効性を確認した。
統計
受信機n における時遅延の推定誤差の分散は、CRBτn = 1 / (2E σ2n |αn|2 Σk (∂s(t)/∂t|t=kTs-τn)2) である。
受信機nにおける時遅延の推定値ˆτnは、真値τnに対してˆτn = τn + wτnと統計的に関係し、wτnはN(0, CRBτn)に従う。
引用
"本論文では、限定的なバックホール容量を持つ統合センシングおよび通信セルラーネットワークにおける協調センシングのための高度な設計を提案する。"
"各受信機は独立して目標の時遅延と反射係数を推定し、それらの推定値と量子化された受信信号サンプルをフュージョンセンターに送信する。これにより、目標の位置推定精度を最適化することができる。"