統合センシングと通信 (ISAC)

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innsikt - 統合センシングと通信 (ISAC)

第6世代セルラーネットワークの鍵となる技術として期待されるISACとメタサーフェスは、相互に性能を向上させ、自動車、スマートシティ、IoTなどの分野に新たな可能性をもたらす。

アクティブSTAR-RISを用いることで、従来のパッシブRISと比較して、マルチユーザ通信の合計レートを向上させながら、複数ターゲットのセンシング性能を向上させることができる。

大規模MIMOシステムにおいて、センシング用に最適化されたプリコーディングと、通信用にヒューリスティックなRZFプリコーディングを組み合わせることで、計算の複雑さを大幅に軽減しながら、センシングと通信の同時実行において優れた性能を実現できる。

本稿では、モノスタティック、バイスタティック、ネットワークセンシングモードを統合した高度なISACプロトタイプシステムを紹介し、そのセンシング機能(リアルタイムの角度・距離画像化と無線SLAM)と、センシング支援ビームトラッキングによる高精細ビデオ伝送の実証実験結果を示す。

本稿では、ハイブリッド再構成可能知能表面 (HRIS) を活用し、ダウンリンク通信を最大化しながら、指定されたエリア内のターゲット測位を同時に行う、新しい統合センシングと通信 (ISAC) フレームワークを提案する。

本稿では、ランダムな無線チャネル環境におけるダウンリンクMIMO ISACシステムの確率的な性能を分析し、ユーザーの通信レートとターゲットの角度推定の両方の性能を考慮したトレードオフの関係を明らかにしています。

大規模ISACネットワークにおいて、センシングと通信の両方の性能を最大化する最適なリソース割り当て戦略は、干渉除去と空間多重化/ダイバーシティゲインのトレードオフを考慮する必要がある。

本稿では、直交周波数分割多重化（OFDM）に基づく統合センシングと通信（ISAC）システムにおいて、優れたセンシング性能と高い通信品質（ビット誤り率：BER）を両立させる、深層学習を用いた新しい符号化波形設計手法であるLISACを提案する。

本稿では、ISACシステムにおいて、通信レートと変化点検出遅延の間には、送信信号設計における根本的なトレードオフが存在することを示し、そのトレードオフを最小化する符号化・検出方式を提案しています。

本稿では、複数の基地局を用いたISACシステムにおいて、OFDMパイロット信号を利用してターゲットの電磁特性をセンシングし、材料を特定する新しい手法を提案する。

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