Gezielte Vorcodierung für zufällige ISAC-Signale zur Verbesserung der Erfassungsleistung

Główne pojęcia

Zufällige ISAC-Signale erfordern gezielte Vorcodierungsverfahren, um die Erfassungsleistung zu optimieren und gleichzeitig die Kommunikationsanforderungen zu erfüllen.

Streszczenie

Der Artikel analysiert die Erfassungsleistung und ISAC-Leistung bei Verwendung von zufälligen Signalen in einem Mehrantennensystem. Es wird eine neue Metrik, die ergodische lineare Mindestmittelquadratabweichung (ELMMSE), definiert, um die Schätzfehler über zufällige ISAC-Signale hinweg zu charakterisieren.

Zwei Vorcodierungsverfahren werden vorgestellt:

1. Datenabhängige Vorcodierung (DDP): Optimiert die ELMMSE für jede Realisierung des Sendesignals, erreicht die beste Leistung, aber mit hoher Komplexität.
2. Datenunabhängige Vorcodierung (DIP): Optimiert die ELMMSE über alle Signalrealisierungen hinweg, reduziert die Komplexität durch offline-Training.

Für das DIP-Verfahren werden zwei Algorithmen entwickelt: Stochastischer Gradientenprojektion (SGP) und momentumbasierte SGP (MB-SGP), um die ELMMSE zu minimieren. Außerdem wird eine asymptotische Formulierung im Hochleistungsbereich hergeleitet, um das DIP-Problem weiter zu vereinfachen.

Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen DDP- und DIP-Verfahren deutliche Leistungsgewinne gegenüber herkömmlichen ISAC-Signalverfahren erzielen, die die Signalkovarianzmatrix als deterministisch behandeln. Dies beweist, dass zufällige ISAC-Signale gezielte Vorcodierungsverfahren verdienen.

Statystyki

Die Verwendung zufälliger Signale führt zu einer ELMMSE, die nicht niedriger ist als die LMMSE bei deterministischen Signalen.
Die Annahme, dass die Signalkovarianzmatrix deterministisch ist, ist nur bei sehr langen Datenrahmen gerechtfertigt.
Um eine vernachlässigbare Approximationsfehler unter -20 dB für NT = 32 zu erreichen, sind etwa 4096 Datensignalproben erforderlich.

Cytaty

"Zufällige ISAC-Signale erfordern gezielte Vorcodierungsverfahren, um die Erfassungsleistung zu optimieren und gleichzeitig die Kommunikationsanforderungen zu erfüllen."
"Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen DDP- und DIP-Verfahren deutliche Leistungsgewinne gegenüber herkömmlichen ISAC-Signalverfahren erzielen, die die Signalkovarianzmatrix als deterministisch behandeln."

Kluczowe wnioski z

Random ISAC Signals Deserve Dedicated Precoding

by Shihang Lu,F... o arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.01822.pdf

Głębsze pytania

Wie können die vorgeschlagenen Vorcodierungsverfahren auf andere Anwendungen wie Radarsysteme oder Kommunikationssysteme mit zufälligen Signalen erweitert werden

Die vorgeschlagenen Vorcodierungsverfahren können auf andere Anwendungen wie Radarsysteme oder Kommunikationssysteme mit zufälligen Signalen erweitert werden, indem sie an die spezifischen Anforderungen und Eigenschaften dieser Systeme angepasst werden. Zum Beispiel könnten die DDP- und DIP-Verfahren, die in dem vorgestellten Kontext für ISAC-Systeme entwickelt wurden, auf Radarsysteme angewendet werden, um die Erfassungsleistung zu verbessern. Im Falle von Radarsystemen könnten die Vorcodierungsverfahren so gestaltet werden, dass sie die spezifischen Anforderungen an die Detektion und Ortung von Zielen berücksichtigen. Für Kommunikationssysteme mit zufälligen Signalen könnten die Verfahren zur Vorcodierung genutzt werden, um die Übertragungseffizienz und Zuverlässigkeit zu verbessern, insbesondere in Szenarien mit hoher Interferenz oder begrenzten Ressourcen.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich, wenn die Kanalzustandsinformation nicht perfekt bekannt ist

Zusätzliche Herausforderungen ergeben sich, wenn die Kanalzustandsinformation nicht perfekt bekannt ist, da dies die Genauigkeit der Vorcodierung und damit die Leistung des Systems beeinträchtigen kann. Wenn die Kanalzustandsinformation unvollständig oder fehlerhaft ist, kann dies zu Fehlern bei der Vorcodierung führen, die sich negativ auf die Kommunikations- und Erfassungsleistung auswirken können. In solchen Fällen müssen möglicherweise adaptive Vorcodierungsverfahren entwickelt werden, die die Unsicherheiten im Kanalmodell berücksichtigen und sich an verändernde Kanalbedingungen anpassen können. Darüber hinaus können zusätzliche Signalverarbeitungstechniken erforderlich sein, um die Auswirkungen unvollständiger Kanalinformationen zu kompensieren und die Systemleistung zu optimieren.

Wie kann die Erfassungsleistung weiter verbessert werden, indem man die spezifische Struktur der Zielimpulsantwortmatrix ausnutzt

Die Erfassungsleistung kann weiter verbessert werden, indem man die spezifische Struktur der Zielimpulsantwortmatrix ausnutzt, um die Vorcodierung zu optimieren. Indem man die Eigenschaften der Zielimpulsantwortmatrix wie Sparsity, Korrelationen zwischen den Antennenelementen und andere strukturelle Merkmale berücksichtigt, können maßgeschneiderte Vorcodierungsverfahren entwickelt werden, die die Erfassungsleistung maximieren. Zum Beispiel könnten spezielle Algorithmen zur Vorcodierung entworfen werden, die die Struktur der Zielimpulsantwortmatrix nutzen, um die Übertragungseffizienz zu verbessern und Störungen zu minimieren. Durch die Integration von domänenspezifischem Wissen über die Zielimpulsantwortmatrix in die Vorcodierungsalgorithmen können signifikante Leistungssteigerungen erzielt werden.