[論文レビュー] A Shared Cluster-based Stochastic Channel Model for Integrated Sensing and Communication Systems

Yameng Liu, Jianhua Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2022

Indoor and Outdoor Localization Technologies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、通信とセンシングの統合（JCAS）システム向けに、共有クラスターベースの確率的チャネルモデルを提案する。通信とセンシングのチャネルを、実世界のハードウェアおよび伝搬リソース共有を反映させるために、共有クラスタと非共有クラスタを重ね合わせることで同時に生成する。モデルは28 GHzの測定およびシミュレーションにより検証され、現実的なクラスタリング特徴と制御可能な共有度（SD：0.54–0.65）を示した。また、新規のKPM-JCAクラスタリングアルゴリズムにより、共有散乱体の正確な抽出が可能となった。

ABSTRACT

Integrated Sensing And Communication (ISAC) has been recognized as a promising technology in the 6G communication. A realistic channel model is a prerequisite for designing ISAC systems. Most existing channel models independently generate the communication and sensing channels under the same framework. However, due to the multiplexing of hardware resources and the same environment, signals enabled for communication and sensing may experience shared propagation scatterers. This practical sharing feature necessities the joint generation of communication and sensing channels for realistic modeling, where the shared clusters (contributed by the shared scatterers) should be reconstructed.In this paper, we first conduct communication and sensing channel measurements for an indoor scenario at 28 GHz. The power-angular-delay profiles of multipath components are obtained, and the shared scatterers by communication and sensing channels are intuitively observed. Then, a stochastic ISAC channel model is proposed to capture the sharing feature, where shared and non-shared clusters by the two channels are dfined and superimposed. To extract those clusters from measured ISAC channels, a KPowerMeans-based joint clustering algorithm is novelly introduced. Finally, stochastic channel characteristics are analyzed, and empirical simulations validate that the channel Sharing Degree (SD) increases with more shared clusters. The proposed model can realistically capture the sharing feature of ISAC channels and is able to evaluate and simulate the channel SD values, which is valuable for the design and deployment of ISAC systems.

研究の動機と目的

• 通信とセンシングの間で共有される伝搬散乱体を考慮した現実的なJCASチャネルモデルの不足に対処すること。
• 共通の散乱体から導出される共有クラスタを組み込むことで、通信とセンシングチャネルの共同生成をモデル化すること。
• 測定されたJCASチャネルから共有クラスタと非共有クラスタを抽出可能なクラスタリングアルゴリズムの開発。
• 実世界の28 GHz測定および実験的シミュレーションを用いて、モデルの実用性と制御可能性を検証すること。

提案手法

• ホーンアンテナの回転を用いて、ライン・オブ・サイト（LOS）および非ライン・オブ・サイト（NLOS）状況下で28 GHzの屋内チャネル測定キャンペーンを実施し、通信およびセンシングの多径成分（MPCs）を捉える。
• パワーアングル・デリーケーションプロファイル（PADPs）を分析して、通信チャネルとセンシングチャネルの間で共有される散乱体を視覚的に同定する。
• 共有クラスタと非共有クラスタを重ね合わせることで構築される確率的JCASチャネルモデルを提案し、共有クラスタは共通の散乱体を表す。
• 共同通信およびセンシングチャネルから共有クラスタと非共有クラスタを同時に抽出できる、新規のKPowerMeansに基づく共同クラスタリングアルゴリズム（KPM-JCA）を導入する。
• 測定されたクラスタリング結果から導出される、クラスタ間の角度スプレッド（AS）、遅延スプレッド（DS）、共有度（SD）を用いて、モデルをパrameter化する。
• シミュレーションを通じて、共有クラスタ数（N₀）を制御することで、実測SD値に一致させ、角度分布の類似性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共同測定された通信およびセンシングチャネルのパワーアングル・デリーケーションプロファイルにおいて、共有散乱体はどのように現れるか？
• RQ2 28 GHzの屋内環境において、通信チャネルとセンシングチャネルはどの程度共通の伝搬クラスタを共有しているか？
• RQ3 共有クラスタと非共有クラスタの重ね合わせによって、通信およびセンシング信号の共同クラスタリング行動を効果的に捉えることができる確率的JCASチャネルモデルは存在するか？
• RQ4 共同クラスタリングアルゴリズムは、統合された通信およびセンシングチャネルデータから共有クラスタと非共有クラスタをどのように抽出できるか？
• RQ5 モデルのパrameterは、測定で観測された現実的な共有度（SD）を再現するためにどの程度制御可能か？

主な発見

• 測定キャンペーンの結果、LOSおよびNLOS両状況で共有散乱体が確認され、共有MPCは遅延ドメインよりも角度ドメインでより強いクラスタリングを示した。
• 共有クラスタの共有度（SD）は、2つのLOS測定でそれぞれ0.65および0.64、1つのNLOS測定で0.54と測定された。
• シミュレーションにより、共有クラスタ数（N₀）を増加させるとSDが上昇することが確認され、N₀ = 10のとき平均SDが0.66となり、実測値に非常に近い値を示した。
• 通信チャネルのクラスタは角度分布においてより集中的かつ疎らであったのに対し、センシングクラスタはより離散的に分布していた。
• KPM-JCAアルゴリズムは、共有クラスタと非共有クラスタの両方を成功裏に抽出でき、通信およびセンシングチャネルの正確な共同モデリングを可能にした。
• モデルは実用性と制御可能性を示した。N₀を調整することで、実測SD値に一致させ、現実的なチャネル特性を再現可能であった。