レート分割無線アクセスを用いたレーダーと通信の共存：性能境界と最適化

核心概念

本稿では、レート分割（RS）を用いることで、従来のスペクトル分離やSICを用いたスペクトル共有よりも、レーダーと通信の共存における性能トレードオフを向上できることを示す。

要約

論文概要

本論文は、基地局 (BS) がアップリンクで通信ユーザーにサービスを提供し、同時に同じ周波数リソースを使用してレーダーターゲットを検出する、センシングと通信の共存について考察しています。

はじめに

• B5G/6Gシステムなどの将来の無線ネットワークでは、センシング機能の統合が進んでいます。
• この統合は、スマートシティ、リモートセンシング、IoT、V2X接続など、将来の無線ネットワークに無数のユースケースをもたらす可能性を秘めています。
• この可能性を実現する上で重要な課題は、通信とセンシング間の有害な干渉を管理しながら、最適な性能トレードオフを実現することです。
• 従来の研究では、この干渉問題に対処するために、スペクトル分離または逐次干渉除去 (SIC) を用いたスペクトル共有のいずれかが検討されてきました。
• しかし、スペクトル分離はリソース効率が低くなる可能性があり、SICを用いたスペクトル共有は、通信レートがセンシング干渉によって制限されるため、センシングを優先するシステムに適しています。
• したがって、この課題を克服するには、2つの機能のシームレスな共存を保証するために、より効率的な干渉管理戦略の開発が求められています。

レート分割 (RS)

• 通信機能のための汎用性の高い干渉およびリソース管理技術として大きな注目を集めているアプローチの1つは、レート分割 (RS) です。
• RSでは、通信ユーザーのメッセージが複数の部分に分割され、送信機で重ね合わせ符号化 (SC) を使用して送信され、受信機でSICを使用して復号されます。
• RSに基づいて構築されたレート分割多元接続 (RSMA) スキームは、ユーザーのメッセージの異なる部分へのメッセージ分割と電力割り当ての両方を調整することにより、複数の通信ユーザーにサービスを提供します。
• これにより、RSMAは、干渉の一部を復号し、干渉の一部をノイズとして扱うことで、ユーザー間の干渉を効果的に管理します。
• このようなアプローチにより、RSMAは、ユーザー間でタイムシェアリングを行うことなく、ダウンリンクで最適な自由度 (DoF) と、アップリンクで容量領域を実現できます。

システムモデル

• 本稿では、アクティブなモノスタティックパルスレーダーと通信ユーザーで構成される、RSの性能境界を共同センシング通信システムで調査します。
• このために、共同レーダー通信受信機を備えたBSが、アップリンクで通信ユーザーにサービスを提供し、同時にレーダーターゲットを追跡していることを考えます。
• この共同受信機は、レーダーエコーからレーダーターゲットパラメータを推定し、受信した通信信号を復号することができます。
• また、レーダーシステムは、最大アンビギュイティレンジに制約なく動作すると仮定します。
• 一方、通信ユーザーは、情報を送信するために、その側でRSを採用しています。
• これに基づいて、RSのセンシング通信共存性能境界を導き出します。
• レーダーターゲットの場合、性能境界はエルゴードレーダー推定情報レートで測定され、通信ユーザーの場合はエルゴードデータ情報レートで測定されます。
• さらに、導き出された性能境界を利用して、通信ユーザーのデータ情報レートを最大化するRSの最適な電力分割を求めます。
• その汎用性の高い設計原理により、RSはセンシング機能と通信機能間の干渉をより効率的に管理し、従来のスペクトル分離やSICを用いたスペクトル共有のアプローチと比較して、2つの機能間でより優れた性能トレードオフを実現できることを示します。
• さらに、本稿では、RSの概念をデジタル信号のみにとどまらず、センシング信号に非直交アクセスを含めるための一般的な方法として提示しています。
• その結果、本稿では、非直交センシングと通信波形を実現するための体系的かつパラメータ化された方法を提供しています。

結果

• RS方式では、通信ユーザーのエルゴードデータ情報レートを最大化する最適な電力分割が存在します。
• RS方式は、特定の電力分割までは、ISAやSICよりも優れた性能境界を達成することができます。
• RS方式は、センシングと通信の性能トレードオフを柔軟に調整できることを示しています。

結論と今後の展望

• 本稿では、共同センシング通信システムの性能境界を生成するために、通信ユーザー側でのRSとBS側でのSICに基づく新しいアプローチを提案しました。
• レーダーターゲットの性能指標としてエルゴードレーダー推定情報レート、通信ユーザーの性能指標としてエルゴードデータ情報レートを用いて、RSを用いた場合の性能の内側境界を調査し、ベースライン方式であるスペクトル分離、SICを用いたスペクトル共有と比較しました。
• RSは、センシング機能と通信機能間の干渉を効率的に管理し、特定の電力分割までは、ベースラインアプローチよりも大きな内側境界を達成することを実証しました。
• BSがレーダーと通信のパラメータと制約を認識し、制御できることで、要件に応じて共同システムの動作領域を決定することができます。
• さらに、通信ユーザーのエルゴードデータ情報レートを最大化する最適な電力分割の閉形式表現を導出しました。
• その結果、RSの本来の概念はデジタル信号のみを対象としていましたが、本稿では、RSをセンシング信号に非直交アクセスを含めるための一般的な方法として提示しています。
• 結果として、非直交センシングと通信波形を実現するための体系的かつパラメータ化された方法を提供しました。
• 本研究に基づき、今後の研究では、主に2つの方向を探求することができます。
• 1つ目は、現在のモデルを複数のユーザーに拡張することであり、これには、ユーザーのグループ化 (レーダーターゲットを含む)、電力割り当て、RSの復号順序の最適化、マルチアンテナ設定の組み込みなどが挙げられます。
• 2つ目の方向性は、レーダーのパルス幅と通信ユーザーのシンボル長が同程度のケースにシステムモデルを拡張することです。
• 現在、著者らは両方向性の検討を進めており、さまざまな構成における共同センシング通信システムに対するRSの性能を評価しています。

統計

通信ユーザーの範囲は10km、レーダーターゲットの範囲は100kmです。
通信ユーザーの送信電力は100W、レーダーの送信電力は100kWです。
通信ユーザーのアンテナゲインは0dBi、レーダーのアンテナゲインは30dBiです。
通信ユーザーの受信機サイドローブゲインは10dBiです。
ターゲットの断面積は10平方メートルです。
ターゲットプロセス標準偏差は100mです。
時間帯域幅積（TB）は100です。
レーダーデューティファクタ（δ）は0.01です。
最適な電力分割比αRS_maxは0.0071です。
通信範囲が50kmの場合、αRS_maxは0.18になります。

引用

RSMAは、ユーザー間でタイムシェアリングを行うことなく、ダウンリンクで最適な自由度 (DoF) と、アップリンクで容量領域を実現できます。
RSはセンシング機能と通信機能間の干渉をより効率的に管理し、従来のスペクトル分離やSICを用いたスペクトル共有のアプローチと比較して、2つの機能間でより優れた性能トレードオフを実現できることを示します。

抽出されたキーインサイト

Coexistence of Radar and Communication with Rate-Splitting Wireless Access

by Anup Mishra,... 場所 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13188.pdf

深掘り質問

複数のレーダーターゲットと複数の通信ユーザーが存在する場合、RSはどのように機能するのか？

複数のレーダーターゲットと複数の通信ユーザーが存在する場合、RSはより複雑なシステム設計と信号処理が必要となりますが、依然としてISAやSICと比較して優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。以下に、複数ターゲット・複数ユーザー環境におけるRSの動作原理と課題、解決策について詳しく説明します。
動作原理:

ユーザーメッセージの分割と符号化: 各通信ユーザーのメッセージは、RSMAの枠組みで複数のストリームに分割され、それぞれ独立に符号化されます。
送信信号の重畳: 符号化されたストリームは、電力分配に基づいて重畳され、単一の信号として送信されます。
受信信号の分離と復号: 受信機は、SICを用いて受信信号から各ユーザーのメッセージを段階的に分離・復号します。この際、レーダー信号は干渉として扱われますが、RSMAによる電力分配とメッセージ分割によって干渉の影響を最小限に抑えます。
レーダー信号処理: レーダー信号処理は、通信信号を干渉として考慮しながら、ターゲットの検出とパラメータ推定を行います。

課題と解決策:

複雑な電力分配とメッセージ分割: 複数ユーザー・複数ターゲット環境では、最適な電力分配とメッセージ分割を見つけることが複雑になります。解決策としては、ゲーム理論や機械学習を用いた最適化手法が考えられます。
干渉管理の複雑化: ユーザー数やターゲット数が増加すると、干渉管理が複雑になります。解決策としては、ビームフォーミングや干渉アライメントなどの技術とRSMAを組み合わせることが有効です。
計算量の増加: RSMAは、ISAやSICと比較して計算量が増加します。解決策としては、低複雑性アルゴリズムの開発やハードウェアアクセラレーションなどが考えられます。
まとめ:
RSは、複数レーダーターゲットと複数通信ユーザーが存在する場合でも、適切なシステム設計と信号処理によって優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。ただし、課題を克服するために、更なる研究開発が必要です。

RSは、ISAやSICよりも複雑な信号処理を必要とするため、処理遅延や電力消費の増加が懸念される。RSのメリットを維持しながら、これらの課題を軽減するための手法は何か？

RSはISAやSICと比較して複雑な信号処理を必要とするため、処理遅延や電力消費の増加は重要な課題です。しかし、RSのメリットを維持しながらこれらの課題を軽減するための手法がいくつか提案されています。
処理遅延の軽減:

低複雑性RSアルゴリズムの開発: 従来のRSアルゴリズムの計算量を削減する、低複雑性のアルゴリズムが開発されています。例えば、ユーザーのグループ化、逐次干渉除去(SIC)の簡略化、準最適な電力分配などが挙げられます。
ハードウェアアクセラレーション: RSの信号処理を高速化する専用ハードウェアを用いることで、処理遅延を大幅に削減できます。FPGAやASICなどを用いた実装が考えられます。
分散処理: 信号処理の一部を端末側で分散処理することで、基地局の処理負荷を軽減し、遅延を削減できます。
電力消費の低減:

電力効率の高いRSアルゴリズムの開発: 電力消費を考慮した電力分配や符号化を行うことで、RS全体の電力効率を向上させることができます。
送信電力制御: チャネル状態に応じて送信電力を動的に制御することで、消費電力を抑えられます。
スリープモードの活用: データ送信がない期間は、端末や基地局の一部機能をスリープモードにすることで、電力消費を抑えられます。
その他:

アルゴリズムとハードウェアの協調設計: RSアルゴリズムとハードウェア実装を協調して設計することで、処理遅延と電力消費の両方を効果的に削減できます。
これらの手法を組み合わせることで、RSのメリットを維持しながら、処理遅延や電力消費の課題を軽減できる可能性があります。

本稿の研究成果は、自動運転や遠隔医療など、低遅延・高信頼性が求められるユースケースにどのような影響を与えるだろうか？

本稿の研究成果である、RSを用いたセンシングと通信の共存は、自動運転や遠隔医療など、低遅延・高信頼性が求められるユースケースにおいて、以下の様な影響を与える可能性があります。
自動運転:

高精度な周辺環境認識: 自動運転には、車両周辺の状況をリアルタイムに把握することが不可欠です。RSを用いることで、レーダーによる高精度な物体検知と、通信による広範囲な情報取得を両立できるため、より安全な自動運転の実現に貢献できます。例えば、RSにより、車両の位置や速度だけでなく、歩行者や他の車両の動き、道路状況などをより正確に把握することが可能になります。
V2X通信の高度化: RSは、車両間(V2V)や車両とインフラストラクチャ間(V2I)の通信を高度化し、交通安全性の向上や渋滞緩和に役立ちます。例えば、RSを用いることで、緊急ブレーキ情報や道路状況などを、より多くの車両と高速かつ確実に共有することが可能になります。
遠隔医療:

高信頼な遠隔手術: RSは、高精細な映像伝送と、手術ロボットの制御信号の低遅延伝送を両立させることで、遠隔手術の安全性と信頼性を向上させる可能性があります。例えば、RSを用いることで、手術中の医師の手元の動きを、よりリアルタイムにロボットに反映させることが可能になります。
ウェアラブルセンサーデータの高信頼伝送: RSは、患者のバイタルデータなどを計測するウェアラブルセンサーから、医療機関へのデータ伝送の信頼性を向上させることができます。例えば、RSを用いることで、心電図や血圧などの重要なデータを、途切れずに医療機関に送信することが可能になります。
課題と展望:
これらのユースケースでRSを活用するためには、更なる処理遅延の低減、高信頼性通信の実現、セキュリティの確保など、解決すべき課題も残されています。しかし、本稿の研究成果は、RSが将来の低遅延・高信頼性通信に貢献できる可能性を示しており、今後の更なる研究開発が期待されます。