在具有RSMA的TRIS賦能分佈式協作ISAC網絡中進行波束賦形設計和多用戶調度

Основні поняття

本文提出了一種基於共識交替方向乘子法（ADMM）框架的分佈式協作ISAC算法，用於優化TRIS賦能的分佈式協作ISAC網絡中的波束賦形設計和多用戶調度，以提高通信和感知性能。

Анотація

書目資訊

• 文章標題：Beamforming Design and Multi-User Scheduling in Transmissive RIS Enabled Distributed Cooperative ISAC Networks with RSMA
• 作者：Ziwei Liu, Wen Chen, Qingqing Wu, Zhendong Li, Qiong Wu, Nan Cheng, and Jun Li

研究目標

本研究旨在解決未來無線網路中用戶參與資訊收集、共享和轉發所面臨的挑戰，特別是在分佈式協作ISAC網路中，優化波束賦形設計和多用戶調度，以同時提升通信和感知性能。

方法

• 本文提出了一種新穎的TRIS收發器賦能的分佈式協作ISAC網路架構，將用戶分為協作用戶（CUE）和目標用戶（DUE），CUE利用自身資源為DUE提供服務。
• 採用RSMA技術在基站（BS）實現訊息分割和傳輸，CUE解碼和重新編碼公共流訊息並轉發給DUE，同時解碼私有流訊息以滿足自身通信需求。
• 基於共識ADMM框架設計了一種低複雜度的分佈式協作ISAC算法，將原始問題分解為多個子問題進行迭代求解，並提出了一種基於閾值的用戶調度變量恢復算法。

主要發現

• 提出的分佈式協作ISAC方案在改善感知性能、通信性能和降低算法複雜度方面優於基準方案。
• 與傳統收發器相比，採用新型TRIS收發器的方案在感知和通信性能方面均表現出顯著優勢。

主要結論

• 基於TRIS的分佈式協作ISAC網路架構和基於共識ADMM的優化算法為未來無線網路的設計提供了一種有效的解決方案。
• 研究結果驗證了所提出的方案在提高通信和感知性能方面的有效性，並顯著降低了算法複雜度。

意義

本研究為未來無線網路設計提供了一種新的思路，特別是在用戶協作、資源分配和能量消耗方面，為實現高效、可靠和低功耗的無線網路提供了理論依據和技術支持。

局限性和未來研究方向

• 本文僅考慮了單天線DUE的情況，未來可以進一步研究多天線DUE場景下的波束賦形設計和用戶調度問題。
• 未來研究可以探討更複雜的無線環境模型，例如考慮遮擋和散射效應的影響，以及動態用戶和通道條件下的算法性能。

Статистика

感知性能提升至少40.48%。
通信性能提升至少19.47%。
計算複雜度降低高達92.7%。

Цитати

Ключові висновки, отримані з

Beamforming Design and Multi-User Scheduling in Transmissive RIS Enabled Distributed Cooperative ISAC Networks with RSMA

by Ziwei Liu, W... о arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.10960.pdf

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在更複雜的網路環境中，例如存在多個小區和移動用戶的情況下，如何設計高效的用戶調度和資源分配策略？

在多個小區和移動用戶的複雜網路環境中，高效的用戶調度和資源分配策略需要考慮以下幾個方面：

多小区协作:

为了减轻小区间干扰并提高频谱效率，可以采用小区间协作调度和资源分配。例如，可以利用 Coordinated Multi-Point (CoMP) 技术，多个小区基站联合进行用户调度和波束赋形，从而提高用户的数据速率和系统容量。
此外，还可以采用 Fractional Frequency Reuse (FFR) 或 Soft Frequency Reuse (SFR) 等技术，合理分配不同小区的频谱资源，减少小区边缘用户的干扰。

移动性管理:

移动用户的信道状态变化较快，需要更频繁地进行用户调度和资源分配。可以采用基于 预测 的调度算法，根据用户的移动轨迹和历史信息预测其未来的信道状态，提前进行资源预留和调度。
此外，还可以采用 小区间切换 技术，例如基于 handover 的方案，确保用户在不同小区之间移动时能够保持连接并获得良好的服务质量。

分层调度:

可以根据用户的服务质量 (QoS) 需求、信道状态和优先级等因素，将用户进行分层管理。例如，可以将对时延要求较高的用户分配到更高优先级队列，并为其分配更多的资源。
此外，还可以采用 多层调度 算法，例如基于 Proportional Fair (PF) 或 Max-Min Fair (MMF) 的调度算法，在保证系统公平性的同时，提高整体系统性能。

资源分配优化:

在多小区和移动用户的场景下，资源分配需要考虑小区间干扰、用户移动性和 QoS 需求等因素。可以采用 基于优化的资源分配 算法，例如 convex optimization 或 game theory 等方法，求解最优的资源分配方案，最大化系统效用或用户满意度。

机器学习:

近年来，机器学习技术在无线网络中的应用越来越广泛。可以利用机器学习算法，例如 reinforcement learning 或 deep learning 等方法，学习网络环境的动态变化，并根据学习到的知识进行智能化的用户调度和资源分配。

总而言之，在多小区和移动用户的复杂网络环境中，设计高效的用户调度和资源分配策略需要综合考虑多个因素，并采用先进的技术和算法。

如果考慮用戶的服務品質（QoS）需求，例如延遲和可靠性要求，如何修改所提出的算法以滿足不同的QoS約束？

为了满足用户的服务质量 (QoS) 需求，例如延迟和可靠性要求，可以对所提出的算法进行以下修改：

引入 QoS 约束:

在原问题的基础上，添加 QoS 约束条件。例如，对于延迟敏感的用户，可以将其信号的传输时延作为约束条件加入优化问题中。
对于可靠性要求较高的用户，可以将其信号的传输错误率或中断概率作为约束条件加入优化问题中。

修改目标函数:

可以根据用户的 QoS 需求修改目标函数。例如，可以将最小化所有用户的平均延迟或最大化所有用户的最小可靠性作为目标函数。
此外，还可以采用 weighted sum 的方法，根据用户的 QoS 需求为不同的用户分配不同的权重，从而在优化过程中体现出用户之间的差异化需求。

采用 QoS 感知的调度算法:

可以采用 QoS 感知的调度算法，例如 Earliest Deadline First (EDF) 或 Rate Monotonic Scheduling (RMS) 等算法，优先调度延迟要求较高的用户或任务。
此外，还可以采用 动态调度 算法，根据用户的 QoS 需求和信道状态动态调整用户的调度顺序和资源分配。

采用 QoS 感知的功率控制:

可以采用 QoS 感知的功率控制算法，根据用户的 QoS 需求和信道状态动态调整用户的发射功率。
例如，对于延迟敏感的用户，可以为其分配更高的发射功率，以提高其信号的传输速率和可靠性。

采用混合波束赋形:

可以采用混合波束赋形技术，同时服务多个用户，并根据用户的 QoS 需求调整波束赋形的参数。
例如，可以为延迟敏感的用户分配更窄的波束，以提高其信号的接收功率和信噪比。

总而言之，为了满足用户的 QoS 需求，需要对所提出的算法进行相应的修改，包括引入 QoS 约束、修改目标函数、采用 QoS 感知的调度算法和功率控制算法等。

本文提出的分佈式協作ISAC網路架構和算法如何應用於其他無線網路場景，例如物聯網和車聯網？

本文提出的分布式协作 ISAC 网络架构和算法可以应用于其他无线网络场景，例如物联网和车联网，并进行相应的调整和优化：
物联网 (IoT):

大规模连接:

物联网场景通常涉及大量低功耗、低数据速率的设备。可以将 TRIS 技术应用于物联网基站或网关，通过波束赋形技术同时服务多个设备，提高网络容量和覆盖范围。
此外，可以采用基于 Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) 的多址接入技术，进一步提高频谱效率和连接数量。

环境感知:

物联网设备可以通过 ISAC 技术实现环境感知功能，例如温度、湿度、光照强度等。
收集到的环境信息可以用于智能家居、智慧农业、环境监测等应用。

低功耗设计:

物联网设备通常采用电池供电，因此需要考虑低功耗设计。可以采用 唤醒调度 机制，仅在需要传输数据或感知环境时激活设备，降低设备的功耗。

车联网 (V2X):

车辆感知:

ISAC 技术可以用于车辆感知，例如检测障碍物、识别交通信号灯、监测道路状况等。
收集到的感知信息可以用于辅助驾驶、自动驾驶、交通管理等应用。

车辆通信:

ISAC 技术可以用于车辆通信，例如车辆与车辆之间 (V2V)、车辆与基础设施之间 (V2I) 的通信。
可靠的通信链路可以用于交换车辆位置、速度、行驶方向等信息，提高驾驶安全性。

高移动性:

车联网场景中，车辆的移动性较高，信道状态变化较快。可以采用 分布式波束赋形 技术，根据车辆的位置和速度动态调整波束方向，保证通信质量。

低延迟:

车联网应用，例如自动驾驶和碰撞避免，对延迟要求较高。可以采用 边缘计算 技术，将计算任务卸载到靠近车辆的边缘服务器，降低数据传输延迟。

总而言之，本文提出的分布式协作 ISAC 网络架构和算法可以通过相应的调整和优化，应用于物联网和车联网等场景，实现更智能、更高效、更安全的无线网络。