核心概念
통합 감지 및 통신 시스템에서 통신 및 레이더 CSI를 개별 사용자/대상에 맞춰 간헐적으로 추정하고 적응형 간격을 사용하여 훈련 오버헤드를 줄이고 시스템 성능을 향상시킨다.
要約
이 논문은 통합 감지 및 통신(ISAC) 시스템에서 통신 및 레이더 채널 상태 정보(CSI)를 효율적으로 추정하는 방법을 제안한다. 기존 ISAC 시스템은 통신 및 레이더 CSI를 동일한 간격으로 추정하지만, 이는 동적 환경에 맞지 않아 과도한 오버헤드와 성능 저하를 초래한다.
따라서 이 논문은 개별 사용자/대상에 맞춰 통신 및 레이더 CSI를 간헐적으로 추정하는 방식을 제안한다. 구체적으로:
- 각 사용자/대상의 CSI를 재추정할지 예측할지 결정하는 이진 결정을 최적화한다.
- 결정된 CSI 업데이트 방식에 따라 송신 빔포밍 행렬을 최적화하여 통신 전송률을 최대화하고 레이더 추적 오차와 비용을 최소화한다.
이를 위해 심층 강화 학습 기반 온라인 학습 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 재추정된 CSI를 필요로 하지 않고도 CSI 업데이트 정책을 학습할 수 있으며, 최적화 문제의 복잡도도 낮출 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법의 효과성을 입증한다.
統計
통신 CSI 추정 오버헤드 M^n,practical_1은 실제 선택된 사용자 수에 비례한다.
통신 CSI 추정 오버헤드 M^n,genie_1은 최적 선택된 사용자 수에 비례한다.
레이더 CSI 추정을 위한 SIC 비용은 레이더 빔 이득 γ^r_qn에 반비례한다.
引用
"통합 감지 및 통신(ISAC), 또한 공동 레이더-통신(JRC) 및 이중 기능 레이더-통신(DFRC)으로 불리는, 차세대 B5G/6G 무선 네트워크의 핵심 기술로 여겨지고 있다."
"기존 ISAC 시스템은 통신 및 레이더 CSI를 동일한 간격으로 추정하지만, 이는 동적 환경에 맞지 않아 과도한 오버헤드와 성능 저하를 초래한다."