[論文レビュー] Dual-Functional Radar-Communication Waveform Design: A Symbol-Level Precoding Approach

Rang Liu, Ming Li+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2021

Radar Systems and Signal Processing参考文献 44被引用数 153

ひとこと要約

本稿は、MIMO二機能レーダー・コミュニケーション（DFRC）システムにおける記号レベルの前符号化手法を提案し、同時にレーダーのビームパターン精度とマルチユーザー通信品質を最適化する。記号固有の波形設計を活用することで、ブロックレベルの前符号化と比較して優れた瞬間的ビームパターンと低いSERを達成する。2つの効率的なアルゴリズム、PDD-MM-BCDおよびALM-RBFGSにより、性能と計算複雑度のトレードオフを実現する。

ABSTRACT

Dual-functional radar-communication (DFRC) systems can simultaneously perform both radar and communication functionalities using the same hardware platform and spectrum resource. In this paper, we consider multi-input multi-output (MIMO) DFRC systems and focus on transmit beamforming designs to provide both radar sensing and multi-user communications. Unlike conventional block-level precoding techniques, we propose to use the recently emerged symbol-level precoding approach in DFRC systems, which provides additional degrees of freedom (DoFs) that guarantee preferable instantaneous transmit beampatterns for radar sensing and achieve better communication performance. In particular, the squared error between the designed and desired beampatterns is minimized subject to the quality-of-service (QoS) requirements of the communication users and the constant-modulus power constraint. Two efficient algorithms are developed to solve this non-convex problem on both the Euclidean and Riemannian spaces. The first algorithm employs penalty dual decomposition (PDD), majorization-minimization (MM), and block coordinate descent (BCD) methods to convert the original optimization problem into two solvable sub-problems, and iteratively solves them using efficient algorithms. The second algorithm provides a much faster solution at the price of a slight performance loss, first transforming the original problem into Riemannian space, and then utilizing the augmented Lagrangian method (ALM) to obtain an unconstrained problem that is subsequently solved via a Riemannian Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (RBFGS) algorithm. Extensive simulations verify the distinct advantages of the proposed symbol-level precoding designs in both radar sensing and multi-user communications.

研究の動機と目的

• DFRCシステムにおける従来のブロックレベル前符号化の制限された自由度（DoFs）と劣った瞬間的ビームパターン性能を解決すること。
• 共有のMIMOハードウェアプラットフォームを用いて、高レート通信と高精度のレーダーセンシングを同時に実現すること。
• ユーザーのQoSと定常位相制約を満たしつつ、ビームパターン誤差を最小化する送信波形を設計すること。
• 記号レベル前符号化に起因する非凸最適化問題を効率的に解くアルゴリズムを開発すること。

提案手法

• QoSおよび定常位相制約の下で二乗ビームパターン誤差を最小化する非凸最適化問題を定式化する。
• ペナルティ双対分解、主要化最小化、ブロック座標降下法を組み合わせたPDD-MM-BCDアルゴリズムを提案し、逐次的に部分問題を解く。
• 問題をリーマン多様体空間に変換し、拡張ラグランジュ法とリーマン多様体BFGSを用いて解くALM-RBFGSアルゴリズムを構築する。
• 記号レベル前符号化を採用し、送信ベクトルを瞬時の記号に依存させることで、通信における建設的干渉の活用を可能にする。
• パワー増幅器の効率とハードウェア互換性を確保するため、定常位相制約を適用する。
• ALM-RBFGS手法において、非凸多様体制約を処理するためにリーマン最適化技術を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 記号レベル前符号化は、DFRCシステムにおけるブロックレベル前符号化と比較して、瞬間的レーダーのビームパターン精度を向上させることができるか？
• RQ2 記号レベル前符号化は、レーダーセンシング品質を維持しつつ、SERという観点で通信性能をどのように向上させるか？
• RQ3 記号レベルDFRC波形設計における性能と計算複雑度のトレードオフは何か？
• RQ4 リーマン最適化技術は、DFRCシステムにおける非凸記号レベル前符号化問題を効果的に解けるか？
• RQ5 ユーザー数が変化する条件下で、提案されたアルゴリズムの収束速度と実行時間はどのように比較されるか？

主な発見

• PDD-MM-BCDアルゴリズムは、単調に収束する目的関数値を達成し、外側ループの収束が速く、4イタレーション以内に制約の妥当性に到達する。
• ALM-RBFGSアルゴリズムは、PDD-MM-BCDと比較して実行時間を約2％にまで短縮し、6ユーザーの場合の平均実行時間は0.233秒である。
• 両アルゴリズムとも、特に信号サンプル数が限られた状況において、ブロックレベル手法よりも顕著に高い検出確率（例：10⁻⁵の誤検出率で0.85）を達成する。
• 記号レベル前符号化のSER性能は、ブロックレベル手法を下回るが、ALM-RBFGSはわずかな制約違反によりやや悪いSERを示すものの、依然としてブロックレベルアプローチを上回る。
• ALM-RBFGSアルゴリズムは、拡張ラグランジュ問題を直接4次目的関数最小化することで、PDD-MM-BCDと比較してイテレーション回数を桁違いに削減する。
• 広範なシミュレーションにより、記号レベル前符号化が限られた信号サンプル数下でも、角度推定とターゲット検出の両面で優れた性能を発揮することが確認され、瞬間的性能の優位性が示された。