[논문 리뷰] ISAC from the Sky: UAV Trajectory Design for Joint Communication and Target Localization

Xiaoye Jing, Fan Liu외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 07. 06.

UAV Applications and Optimization인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 UAV가 하향링크 통신과 단일 반사 레이더 감지 기능을 동시에 수행하는 통합 감지 및 통신(ISAC) 시스템을 위한 UAV 경로 설계 프레임워크를 제안한다. 가중치 최적화 문제를 수립하고 다단계 접근 방식을 활용한 반복 알고리즘을 적용함으로써, 통신 전용 경로 대비 목표 추정 오차를 약 10배 감소시켰으며, 통신 성능 저하 폭도 미미한 편이다.

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.

연구 동기 및 목표

• UAV 네트워크에서 별도의 통신 및 감지 시스템의 비효율성을 해결하기 위해 둘 다를 하나의 플랫폼에 통합하고자 한다.
• 두 기능 간 성능 트레이드오프를 균형 잡고 UAV 경로를 최적화하여 통신 및 목표 위치 추정 기능을 동시에 개선하고자 한다.
• 목표 위치 추정을 반복적으로 업데이트하는 다단계 경로 설계를 통해 목표 위치 추정 정확도를 향상시키고자 한다.
• 비볼록 최적화 문제에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 실용적이고 반복적인 알고리즘을 개발하고자 한다.

제안 방법

• 통신 품질 보증(QoS)과 감지 성능 간 균형을 이루기 위해 Cramér-Rao Bound(CRB)를 활용한 가중치 최적화 문제를 수립한다.
• 비볼록 제약 조건을 처리하기 위해 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA)를 적용한다.
• UAV가 각 단계 후 목표 위치 추정치를 업데이트하여 감지 정확도를 향상시키는 다단계 경로 설계를 도입한다.
• 비볼록 문제의 국소 최적 해에 수렴하기 위한 반복 알고리즘을 사용한다.
• 통신 및 감지에 동일한 웨이브폼을 활용하여 하드웨어 및 스펙트럼 효율성을 극대화한다.
• UAV를 단일 반사 레이더와 통신 기지국으로 모델링하여 동일한 전송 신호를 두 기능에 모두 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합 시스템에서 통신 및 감지 성능을 균형 잡기 위해 UAV 경로를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 단일 단계 접근 방식에 비해 다단계 경로 설계는 목표 위치 추정 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 가중치 최적화 프레임워크는 통신 성능을 유지하면서 추정 오차를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 단계 수와 각 단계당 관측 수는 감지 정확도와 통신 처리량 간의 트레이드오프에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 비볼록 ISAC 경로 문제를 해결하기 위한 제안된 반복 알고리즘의 실현 가능성과 수렴 특성은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 트레이드오프 접근 방식은 통신 전용 경로 설계 대비 목표 추정 오차를 약 한 계단 낮춘다.
• 다단계 경로 설계는 업데이트된 관측치를 활용해 목표 위치 추정치를 반복적으로 개선함으로써 감지 성능을 향상시킨다.
• 감지 기능에 자원을 할당함으로써 다단계 접근 방식에서는 통신 성능이 약간 저하되지만, 트레이드오프는 유리한 편으로 평가된다.
• UAV의 에너지 용량과 목적 함수 내 가중치 요소는 공동 C&S 성능에 큰 영향을 미친다.
• 순차적 볼록 근사(Sequential Convex Approximation, SCA) 기반 반복 알고리즘이 국소 최적 해에 성공적으로 수렴하며, 반복 과정 전반에 걸쳐 모든 제약 조건이 유지된다.