統合センシングおよび通信システムのためのパイロット最適化,目標検出およびチャネル推定の結合【JST・京大機械翻訳】

Huang Zhe; Wang Kexuan; Liu An; Cai Yunlong; Du Rui; Han Tony Xiao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207551407045 整理番号：22P0285300

統合センシングおよび通信システムのためのパイロット最適化,目標検出およびチャネル推定の結合【JST・京大機械翻訳】

Joint Pilot Optimization, Target Detection and Channel Estimation for Integrated Sensing and Communication Systems

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発行年： 2022年02月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

レーダセンシングは,様々なアプリケーションをサポートするために6G通信システムに統合される。この統合センシングと通信システムでは,レーダターゲットも通信チャネル散乱体である。この場合,レーダと通信チャネルは,ある関節バーストスパース性を示す。検出/推定性能を高めるために,そのようなジョイントバーストスパース性とパイロットビーム成形利得を利用するために,2段階共同パイロット最適化,ターゲット検出とチャネル推定方式を提案した。ステージ1では,基地局(BS)は,初期ターゲット探索のためにダウンリンクパイロット(DP)を送信し,ユーザはチャネル推定のためにリンクパイロット(UP)を送る。次に,BSは,反射DPに基づく共同ターゲット検出とチャネル推定を実行して,UP信号を受けた。ステージ2では,BSはステージ1で得られた事前情報を利用して,ビーム成形利得を達成し,さらに性能を向上するためのDP信号を最適化する。Turboスパースベイズ推論アルゴリズムを,両方の段階における共同ターゲット検出とチャネル推定のために提案する。ステージ2のパイロット最適化問題は,ランク1制約を持つ半定値プログラミングである。ランク-1制約をタイトで滑らかな近似で置き換えることにより,著者らは,主要な化最小化法に基づく効率的なパイロット最適化アルゴリズムを提案した。シミュレーションは,提案した方式の利点を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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移動通信

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