Ein optimiertes Verfahren zur Zielerfassung unter Verwendung analoger Strahlformung in monostatischen integrierten Sensorik- und Kommunikationssystemen, das eine effiziente Unterdrückung der Selbstinterferenz und eine verbesserte Zielerfassungsleistung ermöglicht.
In diesem Artikel wird eine gemeinsame Optimierung der Rechenleistungsauslagerung und der Zielverfolgung in ISAC-fähigen UAV-Netzwerken untersucht. Dabei wird die Aufgabengröße für die Auslagerung und der Standort des UAV so optimiert, dass die Gesamtberechnungslatenz und der Cramer-Rao-Untergrenzen-Schätzfehler der Geschwindigkeitsschätzung unter Berücksichtigung des UAV-Budgets minimiert werden.
In diesem Papier wird ein neuartiges System namens CAS eingeführt, das Benutzer mit einer Erfassungsfähigkeit jenseits der Sichtlinie ausstattet, indem die Basisstation Informationen über die Ziele erfasst und an die Benutzer überträgt. Die fundamentalen Grenzen der erreichbaren Verzerrung zwischen dem Zustand der Ziele und ihrer Rekonstruktion auf der Benutzerseite werden charakterisiert.
Eine neue Methode zur Optimierung der ISAC-Sendestrahlformung für eine effiziente Zielerkennung, die die Interferenz aus Mehrnutzer-Kommunikation und Sensorik reduziert.
Ein tieflernbasierter Schätzrahmen wird entwickelt, um die Sensorik- und Kommunikationskanäle in einem IRS-unterstützten ISAC-System effizient zu schätzen.
Eine fortschrittliche Methode zur Verbesserung der Zielortung durch effiziente Quantisierung und Übertragung der empfangenen Sensorsignale über begrenzte Backhaul-Verbindungen.
Zufällige ISAC-Signale erfordern gezielte Vorcodierungsverfahren, um die Erfassungsleistung zu optimieren und gleichzeitig die Kommunikationsanforderungen zu erfüllen.
Die Studie untersucht die informationstheoretischen Grenzen integrierter Sensorik und Kommunikation (ISAC), mit dem Ziel einer gleichzeitig zuverlässigen Kommunikation und präzisen Kanalzustandsschätzung. Es wird ein Modell mit einem zustandsabhängigen diskreten memoryfreien Kanal (SD-DMC) entwickelt, das verschiedene Kausalitätsgrade von Zusatzinformationen am Sender und Empfänger sowie Kanalfeedback berücksichtigt.
In diesem Artikel wird ein integriertes Sensorik- und Kommunikationssystem (ISAC) in einem zentralisierten zellfreien Massive-MIMO-Netzwerk für die Zielerkennung untersucht. Es wird ein Maximum-a-posteriori-Verhältnis-Test-Detektor entwickelt, um Ziele in Gegenwart von Clutter zu erkennen. Außerdem wird eine Leistungsallokations-Strategie vorgeschlagen, um das Sensorik-Signal-Rausch-Verhältnis zu maximieren, während die Mindestanforderungen an die Kommunikation erfüllt werden.