[논문 리뷰] Dual-Functional Radar-Communication Waveform Design: A Symbol-Level Precoding Approach

Rang Liu, Ming Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 11.

Radar Systems and Signal Processing참고 문헌 44인용 수 153

한 줄 요약

이 논문은 MIMO 이중기능 레이다-통신(DFRC) 시스템을 위한 기호 수준 전처리 기법을 제안하여 레이다 빔패턴 정확도와 다중 사용자 통신 품질을 동시에 최적화한다. 기호별 웨이브폼 설계를 활용함으로써 블록 수준 전처리에 비해 향상된 순간 빔패턴과 낮은 SER를 달성하며, 두 가지 효율적인 알고리즘인 PDD-MM-BCD와 ALM-RBFGS가 성능와 계산 복잡도 사이의 트레이드오프를 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• DFRC 시스템의 기존 블록 수준 전처리에서 제한된 자유도(DoFs)와 열악한 순간 빔패턴 성능 문제를 해결하기 위해.
• 공유된 MIMO 하드웨어 플랫폼을 통해 고속 통신과 정확한 레이다 감지 기능을 동시에 구현하기 위해.
• 사용자 QoS와 일정 진폭 제약 조건을 만족시키면서 동시에 빔패턴 오차를 최소화하는 전송 웨이브폼을 설계하기 위해.
• 기호 수준 전처리에서 발생하는 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘 개발하기 위해.

제안 방법

• QoS 및 일정 진폭 제약 조건 하에 제곱 빔패턴 오차를 최소화하는 비볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 패널티 이중 분해(PDD), 주요화-최소화(MM), 블록 좌표 강하(BCD) 기법을 융합한 PDD-MM-BCD 알고리즘을 제안하여 하위 문제를 반복적으로 해결한다.
• 문제를 리만다이언 공간으로 변환하고 증강 라그랑주법과 리만다이언 BFGS를 활용해 해결하는 ALM-RBFGS 알고리즘을 개발한다.
• 기호 수준 전처리를 적용하여 전송 벡터를 순간 기호에 의존시킴으로써 통신에서 건설적 간섭을 활용할 수 있도록 한다.
• 전력 확대기 효율성과 하드웨어 호환성을 확보하기 위해 일정 진폭 제약 조건을 적용한다.
• ALM-RBFGS 접근법에서 비볼록 다양체 제약 조건을 다루기 위해 리만다이언 최적화 기법을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 DFRC 시스템에서 기호 수준 전처리는 기존 블록 수준 전처리에 비해 순간 레이다 빔패턴 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 기호 수준 전처리는 레이다 감지 품질을 유지하면서 통신 성능(SER 기준)을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 기호 수준 DFRC 웨이브폼 설계에서 성능와 계산 복잡도 사이의 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ4 리만다이언 최적화 기법은 DFRC 시스템의 비볼록 기호 수준 전처리 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ5 다양한 사용자 수 조건에서 제안된 알고리즘이 수렴 속도와 실행 시간 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• PDD-MM-BCD 알고리즘은 단조 수렴하는 목적 함수 값을 달성하며, 외부 루프 수렴 속도가 매우 빠르며, 4회 이내에 제약 조건 타당성에 도달한다.
• ALM-RBFGS 알고리즘은 PDD-MM-BCD 대비 실행 시간을 약 2%로 줄였으며, 6명의 사용자 기준 평균 실행 시간은 0.233초였다.
• 두 알고리즘 모두 기존 블록 수준 방법보다 유의미하게 높은 탐지 확률(예: 10⁻⁵의 가짜 경고율에서 0.85)을 달성했으며, 특히 신호 샘플 수가 제한된 경우 두드러진 성능 향상을 보였다.
• 기호 수준 전처리의 SER 성능은 블록 수준 방법보다 낮았으며, ALM-RBFGS는 약간의 제약 위반으로 인해 약간 더 나쁜 SER 성능를 보였지만 여전히 블록 수준 접근보다 뛰어난 성능를 확보했다.
• ALM-RBFGS 알고리즘은 증강 라그랑주 문제를 해결하기 위해 PDD-MM-BCD보다 수십 수만 배 더 적은 반복 횟수로도 구현되었으며, 이는 직접 4차 목적 함수 최소화 덕분이었다.
• 광범위한 시뮬레이션 결과 기반으로 기호 수준 전처리가 제한된 신호 샘플 수 조건에서도 더 나은 각도 추정과 표적 탐지 성능을 제공함을 확인했으며, 이는 순간 성능 측면에서의 우수성을 입증했다.