[論文レビュー] ISAC from the Sky: UAV Trajectory Design for Joint Communication and Target Localization

Xiaoye Jing, Fan Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2022

UAV Applications and Optimization被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、無人航空機（UAV）をダウンリンク通信とモノステイティックレーダー探索の両方の機能を果たすプラットフォームとして用いる、統合的センシングと通信（ISAC）システムのためのUAV軌道設計フレームワークを提案する。重み付き最適化問題を定式化し、段階的なアプローチを用いた反復的アルゴリズムを採用することで、通信専用の軌道と比較して、ターゲット推定誤差を10倍も低減するが、通信性能のわずかなトレードオフにとどまる。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicles (UAVs) as aerial base stations (BSs) are able to provide not only the communication service to ground users, but also the sensing functionality to localize targets of interests. In this paper, we consider an airborne integrated sensing and communications (ISAC) system where a UAV, which acts both as a communication BS and a mono-static radar, flies over a given area to transmit downlink signal to a ground communication user. In the meantime, the same transmitted signal is also exploited for mono-static radar sensing. We aim to optimize the UAV trajectory, such that the performance for both communication and sensing (C$\&$S) is explicitly considered. In particular, we first formulate the trajectory design problem into a weighted optimization problem, where a flexible performance trade-off between C$\&$S is achieved. As a step forward, a multi-stage trajectory design approach is proposed to improve the target estimation accuracy. While the resultant optimization problem is difficult to solve directly, we develop an iterative algorithm to obtain a locally optimal solution. Finally, numerical results show that the target estimation error obtained by the trade-off approach is about an order of magnitude better than a communication-only approach with a slight decrease on communication performance.

研究の動機と目的

• UAVネットワークにおける通信とセンシングの分離型システムの非効率性を是正するため、両方の機能を1つのプラットフォームに統合すること。
• 通信とターゲット局所化の両方の性能を最適化するUAV軌道を設計し、両関数間の性能トレードオフをバランスすること。
• 段階的な軌道設計により、ターゲット位置推定値を繰り返し更新することで、ターゲット局所化の精度を向上させること。
• 非凸最適化問題に起因する、実用的で反復的なアルゴリズムの開発。

提案手法

• Cramér-Rao Bound（CRB）を用いて、通信の品質保証（QoS）とセンシング性能のバランスを取る重み付き最適化問題を定式化する。
• 非凸制約を扱うために、逐次凸近似（Successive Convex Approximation; SCA）を用いる。
• UAVが各段階でターゲット位置推定値を更新することで、センシング精度を向上させる段階的軌道設計を導入する。
• 非凸問題の局所最適解に収束する反復的アルゴリズムを用いる。
• 通信とセンシングの両方の目的に共通の波形を採用し、ハードウェアおよびスペクトル効率を高める。
• UAVをモノステイティックレーダーおよび通信基地局としてモデル化し、同じ送信信号を両方の機能に利用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統合システムにおいて、通信とセンシング性能をバランスさせるためにUAV軌道をどのように最適化できるか？
• RQ2 単一段階アプローチと比較して、段階的軌道設計がターゲット局所化精度に与える影響は何か？
• RQ3 重み付き最適化フレームワークは、満足できる通信性能を維持しつつ、どの程度推定誤差を低減できるか？
• RQ4 段階数および各段階における観測数は、センシング精度と通信スループットのトレードオフにどのように影響するか？
• RQ5 非凸ISAC軌道問題を解くために提案された反復的アルゴリズムの実現可能性と収束特性はいかがなものか？

主な発見

• 提案されたトレードオフアプローチにより、通信専用の軌道設計と比較して、ターゲット推定誤差がおおよそ1桁低減された。
• 段階的軌道設計により、更新された観測値を用いてターゲット位置推定値を繰り返し精緻化できるため、センシング性能が向上した。
• センシングにリソースを割り当てることで通信性能がわずかに低下するが、そのトレードオフは好ましいと評価された。
• UAVのエネルギー容量と目的関数内の重み係数は、通信とセンシングの統合的性能に顕著な影響を与えた。
• 逐次凸近似（SCA）に基づく反復的アルゴリズムは、局所最適解に成功して収束し、反復の全過程で制約の妥当性が維持された。