[논문 리뷰] Cell-Free ISAC MIMO Systems: Joint Sensing and Communication Beamforming

Umut Demirhan, Ahmed Alkhateeb|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 26.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 분산된 액세스 포인트가 사용자를 동시에 서비스하고 대상을 감지하는 셀리스 통합 센싱 및 통신(ISAC) MIMO 시스템을 위한 공동 센싱 및 통신(JSC) beamforming 설계를 제안한다. 최소한도 공정성 문제를 설정하고 서브세분화 이완을 적용함으로써, JSC beamforming은 통신 우선 설계의 통신 SINR와 센싱 우선 설계의 센싱 SNR에 근접한 near-optimal 성능를 달성한다. 이는 6G 시스템에서 효율적인 이중 기능 운영을 가능하게 한다.

ABSTRACT

This paper considers a cell-free integrated sensing and communication (ISAC) MIMO system, where distributed MIMO access points (APs) jointly serve the communication users and sense the target. For this setup, we derive a sensing SNR for multi-static sensing where both joint communication and sensing signals transmitted by different APs are utilized. With this sensing objective, we develop two baseline approaches that separately design the sensing and communication beamforming vectors, namely communication-prioritized sensing beamforming and sensing-prioritized communication beamforming. Then, we consider the joint sensing and communication (JSC) beamforming design and derive the optimal structure of these beamforming vectors based on a max-min fairness formulation. In addition, considering any pre-determined JSC beam design, we devise a power allocation approach. The results show that the developed JSC beamforming is capable of achieving nearly the same communication signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of the communication-prioritized sensing beamforming solution with almost the same sensing SNR of the sensing-prioritized communication beamforming approach. The proposed JSC beamforming optimization also provides a noticeable gain over the power allocation with regularized zero-forcing beamforming, yielding a promising strategy for cell-free ISAC MIMO systems.

연구 동기 및 목표

• 셀리스 ISAC MIMO 시스템에서 분산된 액세스 포인트가 사용자에게 서비스하고 동시에 대상을 감지하는 공동 beamforming 최적화의 부재를 해결하기 위해.
• 통신 우선 센싱 및 센싱 우선 통신 beamforming과 같은 기준 전략을 비교하기 위해, 먼저 하나의 기능을 최적화하고 다른 기능에 제약을 두는 방식이다.
• 최대-최소 공정성 프레임워크 하에 양 기능을 동시에 최적화하는 공동 센싱 및 통신(JSC) beamforming 설계를 개발하기 위해.
• 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 서브세분화 이완(SDR)을 사용하여 최적의 beamforming 구조를 유도하기 위해.
• JSC 설계가 센싱과 통신 양 측면에서 거의 최적의 성능를 달성하여 성능 트레이드오프를 피할 수 있음을 입증하기 위해.

제안 방법

• 최소한도 공정성 문제를 설정하여 센싱 SNR를 최대화하면서도 통신 SINR의 최소 기준을 충족시키기 위해.
• 비볼록 문제를 서브세분화 프로그래밍(SDP)으로 재구성하고, 서브세분화 이완(SDR)을 적용하여 최적의 beamforming 구조를 유도하기 위해.
• 고유분해와 정규화를 사용하여 이완된 해에서 랭크-1 beamformers를 구성하여 실용적 구현을 보장하기 위해.
• Cauchy-Schwarz 부등식을 적용하여 구성된 beamformers가 SDP의 정반비정적 정의 조건을 충족함을 검증하기 위해.
• 센싱 beamformers의 합에 대해 고유분해를 적용하여 Q개의 랭크-1 비트를 추출하여 목표 감지에 사용하기 위해, 합의 랭크가 ≤ Q임을 가정한다.
• JSC와 기준 전략을 비교하는 수치 시뮬레이션을 통해 beamforming 설계를 검증하기 위해.

Figure 1: The system model with the joint sensing and communication transmissions is illustrated. The APs serve multiple users while aiming to sense the target.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 셀리스 ISAC MIMO 시스템에서 공동 센싱 및 통신 beamforming이 별도로 우선순위를 두고 최적화된 설계의 성능에 근접한 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ2 최소한도 통신 SINR를 확보하면서 센싱 SNR를 최대화하는 최적의 JSC beamformers의 구조는 무엇인가?
• RQ3 제안된 JSC beamforming의 성능는 통신 우선 및 센싱 우선 기준 전략과 비교하여 어떠한가?
• RQ4 이 이중 기능 MIMO 환경에서 서브세분화 이완이 최적의 beamforming 해를 얼마나 정확하게 근사할 수 있는가?
• RQ5 랭크-1 beamforming 구성은 센싱 및 통신 비트에 대해 어떤 조건에서 실현 가능할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 JSC beamforming은 통신 우선 센싱 beamforming의 통신 SINR와 거의 동일한 성능를 달성하여 통신 성능 손실가 최소화됨을 보여준다.
• JSC beamforming은 센싱 우선 통신 beamforming의 센싱 SNR와 거의 동일한 성능를 달성하여 센싱 성능 손실가 최소화됨을 나타낸다.
• 공동 설계는 균형 잡힌 트레이드오프를 가능하게 하여, 한 기능을 희생시키는 기준 전략을 능가한다.
• SDR 기반 해법은 이완된 문제에 대해 전역적으로 최적의 beamforming 구조를 제공하며, 랭크-1 구성은 타당성과 최적성을 유지한다.
• beamforming 설계는 강건하고 확장 가능하며, 랭크 조건을 충족할 경우 센싱 beamformers가 행렬 합의 고유분해를 통해 구성된다.
• 수치 결과는 JSC beamforming 설계가 6G 네트워크의 셀리스 ISAC MIMO 시스템에 유망한 전략임을 확인한다.

Figure 2: The simulation placement is illustrated. The UEs and target are randomly placed over the $y$ -axis.