[論文レビュー] Cell-Free ISAC MIMO Systems: Joint Sensing and Communication Beamforming

Umut Demirhan, Ahmed Alkhateeb|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2023

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、分散型アクセスポイントがユーザーを同時にサービス提供およびターゲットをセンシングする、セルフリース統合センシング・コミュニケーション（ISAC）MIMOシステムにおける連携センシング・通信（JSC）ビームフォーミング設計を提案する。最大最小公平性問題を定式化し、半定値緩和（SDR）を適用することで、JSCビームフォーミングは近似的に最適な性能を達成する——通信SINRは通信優先設計と同等であり、センシングSNRはセンシング優先設計と同等である。これにより、6Gシステムにおける効率的な二重機能運用が可能となる。

ABSTRACT

This paper considers a cell-free integrated sensing and communication (ISAC) MIMO system, where distributed MIMO access points (APs) jointly serve the communication users and sense the target. For this setup, we derive a sensing SNR for multi-static sensing where both joint communication and sensing signals transmitted by different APs are utilized. With this sensing objective, we develop two baseline approaches that separately design the sensing and communication beamforming vectors, namely communication-prioritized sensing beamforming and sensing-prioritized communication beamforming. Then, we consider the joint sensing and communication (JSC) beamforming design and derive the optimal structure of these beamforming vectors based on a max-min fairness formulation. In addition, considering any pre-determined JSC beam design, we devise a power allocation approach. The results show that the developed JSC beamforming is capable of achieving nearly the same communication signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of the communication-prioritized sensing beamforming solution with almost the same sensing SNR of the sensing-prioritized communication beamforming approach. The proposed JSC beamforming optimization also provides a noticeable gain over the power allocation with regularized zero-forcing beamforming, yielding a promising strategy for cell-free ISAC MIMO systems.

研究の動機と目的

• セルフリースISAC MIMOシステムにおける連携ビームフォーミング最適化の欠如に取り組むこと。ここでは、分散型アクセスポイントがユーザーをサービス提供すると同時にターゲットをセンシングする。
• ベースライン戦略（通信優先センシングおよびセンシング優先通信ビームフォーミング）を比較すること。これらは1つの機能を最適化し、もう一方の機能に制約を課す。
• 最大最小公平性フレームワークの下で両方の機能を同時に最適化する、連携センシング・通信（JSC）ビームフォーミング設計を開発すること。
• 非凸最適化問題に対して、半定値緩和（SDR）を用いて最適ビームフォーミング構造を導出すること。
• JSC設計がセンシングおよび通信の両方でほぼ最適な性能を達成でき、性能のトレードオフを回避できることを示すこと。

提案手法

• 最小通信SINR制約を満たしつつ、センシングSNRを最大化する最大最小公平性問題を定式化する。
• 非凸問題を半定値計画（SDP）に再定式化し、最適ビームフォーミング構造を導出するために半定値緩和（SDR）を適用する。
• 固有値分解と正規化を用いて、緩和解からランク1のビームフォーマーを構築し、実装可能性を保証する。
• カウチ–シュバルツ不等式を用いて、構築されたビームフォーマーがSDPの正定値性制約を満たしていることを検証する。
• センシングビームフォーマーの和の固有値分解を適用し、Q個のランク1ビームを抽出してターゲットセンシングに使用する。ただし、和のランクが≤Qであると仮定する。
• 数値シミュレーションを用いて、JSCとベースライン戦略を比較することで、ビームフォーミング設計の妥当性を検証する。

Figure 1: The system model with the joint sensing and communication transmissions is illustrated. The APs serve multiple users while aiming to sense the target.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 セルフリースISAC MIMOシステムにおける連携センシング・通信ビームフォーミングは、分離された優先設計と同等の性能を達成できるか？
• RQ2 最小通信SINRを満たしつつセンシングSNRを最大化する最適なJSCビームフォーマー構造は何か？
• RQ3 提案されたJSCビームフォーミングの性能は、通信優先およびセンシング優先のベースライン戦略と比べてどの程度か？
• RQ4 この二重機能MIMO設定において、半定値緩和は最適ビームフォーミング解をどの程度正確に近似できるか？
• RQ5 センシングおよび通信ビームフォーマーのランク1ビームフォーミング構築は、どのような条件下で実現可能か？

主な発見

• 提案されたJSCビームフォーミングは、通信優先センシングビームフォーミングと同等の通信SINRを達成しており、通信性能への損失が最小限であることが示された。
• JSCビームフォーミングは、センシング優先通信ビームフォーミングとほぼ同等のセンシングSNRを達成しており、センシング性能への損失が最小限であることが示された。
• 連携設計によりバランスの取れたトレードオフが実現され、一方の機能を犠牲にするベースライン戦略を上回る性能を示した。
• SDRに基づく解は、緩和問題に対してグローバルに最適なビームフォーミング構造を提供し、ランク1の構築により実装可能性と最適性を維持した。
• ビームフォーミング設計は頑健かつスケーラブルであり、ビーム行列の和の固有値分解によりセンシングビームフォーマーが構築可能であるが、ランク条件を満たす必要がある。
• 数値結果により、JSCビームフォーミング設計が6GネットワークにおけるセルフリースISAC MIMOシステムにとって有望な戦略であることが確認された。

Figure 2: The simulation placement is illustrated. The UEs and target are randomly placed over the $y$ -axis.