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ISAC向けの制約付きリソース割り当てのためのリーマン多様体アプローチ


Khái niệm cốt lõi
本論文は、統合センシングおよび通信(ISAC)システムのための新しいリソース割り当てフレームワークを提案する。特に、通信の合計レートを最大化しつつ、センシングビームパターンの利得目標とベースステーション(BS)の送信電力制限を満たすように設計された拡張ラグランジュ多様体最適化(ALMO)フレームワークを開発する。
Tóm tắt

本論文は、ISAC システムのためのリソース割り当ての新しいフレームワークを提案している。

  1. 問題設定:
  • ISAC システムを考える。M アンテナBS、K 個の単一アンテナ通信ユーザ、N 個のターゲットで構成される。
  • BS は通信ユーザとダウンリンク通信を行い、N 個のターゲットに対してレーダーセンシングを行う。
  • 目的は、通信の合計レートを最大化しつつ、センシングビームパターンの利得目標とBS の送信電力制限を満たすこと。
  1. 提案手法:
  • 問題を非凸最適化問題として定式化する。
  • 拡張ラグランジュ多様体最適化(ALMO)アルゴリズムを提案する。
  • ALMO は、リーマン多様体最適化の原理を活用し、拡張ラグランジュ法を用いて制約条件を確実に満たすようにする。
  • アルゴリズムの収束性を理論的に分析する。
  1. 数値結果:
  • 提案ALMO アルゴリズムは、ベンチマークの最適化ベースのアルゴリズムに比べて、通信の合計レートを大幅に向上させることができる。
  • 例えば、アンテナ数12、BS 送信電力30 dBmの場合、提案ALMOアルゴリズムは10.1%の合計レート向上を達成する。
  • ALMO アルゴリズムは、ISAC システムの通信性能とセンシング性能を同時に向上させることができる。
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Thống kê
12アンテナ、30 dBmのBS送信電力の条件で、提案ALMOアルゴリズムはベンチマークアルゴリズムに比べて10.1%の合計レート向上を達成した。
Trích dẫn
なし

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

by Shayan Zarga... lúc arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05173.pdf
A Riemannian Manifold Approach to Constrained Resource Allocation in  ISAC

Yêu cầu sâu hơn

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提案ALMOアルゴリズムの収束特性を詳細に分析し、収束速度や計算コストの観点から、実用的な適用範囲を明らかにすることが重要である

提案ALMOアルゴリズムの収束特性を詳細に分析し、収束速度や計算コストの観点から、実用的な適用範囲を明らかにすることが重要である。 ALMOアルゴリズムの収束特性を詳細に分析することで、アルゴリズムが収束するまでのステップ数や収束速度を理解することができます。また、収束速度が速いほど、アルゴリズムの実用性が高くなります。さらに、計算コストの観点から、アルゴリズムの実行にかかる時間やリソースの量を評価し、実用的な適用範囲を明らかにすることが重要です。これにより、ALMOアルゴリズムの効率性や実用性を評価し、適切な状況での利用を検討することができます。

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