[論文レビュー] Joint Multi-User Communication and Sensing Exploiting Both Signal and Environment Sparsity

Xin Tong, Zhaoyang Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 38被引用数 126

ひとこと要約

本稿では、IRS支援SCMAシステムにおける連続的マルチユーザー通信と環境センシングを実現する反復的でスライディングウィンドウ型のグラフベースのアルゴリズムを提案する。本手法は、ユーザー信号および環境散乱体の両方におけるスパarsityを活用し、通信復元と環境イメージングの間で相互に強化しあう連続的センシングを可能にし、フィードバックとモーメンタムベース最適化により収束性と性能向上を達成する。

ABSTRACT

As a potential technology feature for 6G wireless networks, the idea of sensing-communication integration requires the system not only to complete reliable multi-user communication but also to achieve accurate environment sensing. In this paper, we consider such a joint communication and sensing (JCAS) scenario, in which multiple users use the sparse code multiple access (SCMA) scheme to communicate with the wireless access point (AP). Part of the user signals are scattered by the environment object and reflected by an intelligent reflective surface (IRS) before they arrive at the AP. We exploit the sparsity of both the structured user signals and the unstructured environment and propose an iterative and incremental joint multi-user communication and environment sensing scheme, in which the two processes, i.e., multi-user information detection and environment object detection, interweave with each other thanks to their intrinsic mutual dependence. The proposed algorithm is sliding-window based and also graph based, which can keep on sensing the environment as long as there are illuminating user signals. The trade-off relationship between the key system parameters is analyzed, and the simulation result validates the convergence and effectiveness of the proposed algorithm.

研究の動機と目的

• 6G無線ネットワークにおける信頼性の高いマルチユーザー通信と高精度な環境センシングを統合する課題に取り組む。
• SCMAを介して得られる構造的信号スパarsityと、非構造的環境散乱体の両方のスパarsityを活用し、システム複雑度を低減する。
• ユーザー検出と環境イメージングの間で相互に強化しあう連合通信・センシングフレームワークを構築する。
• ユーザー信号受信が継続する限り、連続的環境センシングを維持できる段階的でスライディングウィンドウ型のアルゴリズムを設計する。
• ユーザー数などのシステムパラメータと、センシング・通信性能との間のトレードオフを分析する。

提案手法

• 構造的信号スパarsityを活用するため、マルチユーザー上行リンク伝送にスパースコード多重アクセス（SCMA）を採用する。
• インテリジェントリフレクティブサーフェス（IRS）を用いて、環境物体からの散乱信号をアクセスポイントに反射する。
• 圧縮センシング（CS）理論を適用し、環境センシングをスパース信号回復問題としてモデル化する。
• マルチユーザー検出と環境イメージングを交互に実行するスライディングウィンドウ型反復アルゴリズムを設計する。
• 過去のデータを組み込む「モーメンタムモード」コンponentを導入し、収束性とセンシング精度を向上させる。
• 復元済みデータからのフィードバックを活用して環境センシングを精緻化し、その結果として次の復元精度が向上するようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザー信号および環境散乱体の両方におけるスパarsityをどのように連携して活用することで、低複雑度のJCASを実現できるか？
• RQ2 マルチユーザー検出と環境センシングの間にはどのような相互依存関係があり、それが性能向上にどのように利用できるか？
• RQ3 ユーザー数が通信復元精度（SER）と環境センシング精度（MSE）のトレードオフにどのように影響するか？
• RQ4 フィードバックは、連合検出・センシングプロセスの収束性と精度向上にどのような役割を果たすか？
• RQ5 モーメンタムモードコンponentは、異なるユーザー数の状況下でシステム性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案された反復的アルゴリズムは時間経過とともに収束し、データパケット数が増加するにつれてMSEが低下し、SERが向上する。
• フィードバックにより復元精度が顕著に向上し、後続のパケットが初期のセンシングから得られたより正確な環境推定を活用できるようになる。
• SERとMSEの両方が最良の性能に達する最適なユーザー数（約12）が存在し、ユーザー負荷とシステム精度の明確なトレードオフが示された。
• ユーザー数が最適点を超えると、干渉と推定誤差の増加により、復元とセンシングの両方の性能が劣化する。
• モーメンタムモードは、特に高いモーメンタム係数（µ = 0.9）を用いることで、高ユーザー数下でのシステム性能を向上させ、MSEとSERを低減する。
• 計算複雑度はユーザー数に比例して増加し、1パッケージあたりの実行時間が5ユーザー時4.95秒から20ユーザー時5.64秒に上昇した。