[论文解读] STARS Enabled Integrated Sensing and Communications

Zhaolin Wang, Xidong Mu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 21, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 7

一句话总结

本文提出了一种新型的STARS增强型集成感知与通信（ISAC）框架，将空间划分为感知区域和通信区域，通过在STARS上部署专用传感器以减轻路径损耗和杂波影响。通过推导并最小化在通信约束下的二维波达方向（DOA）估计的Cramér-Rao下界（CRB），作者为独立与耦合相移模型分别设计了高效的优化算法，结果表明STARS在感知精度和频谱效率方面显著优于传统RIS。

ABSTRACT

A simultaneously transmitting and reflecting intelligent surface (STARS) enabled integrated sensing and communications (ISAC) framework is proposed, where the whole space is divided by STARS into a sensing space and a communication space. A novel sensing-at-STARS structure, where dedicated sensors are installed at the STARS, is proposed to address the significant path loss and clutter interference for sensing. The Cramer-Rao bound (CRB) of the 2-dimension (2D) direction-of-arrivals (DOAs) estimation of the sensing target is derived, which is then minimized subject to the minimum communication requirement. A novel approach is proposed to transform the complicated CRB minimization problem into a trackable modified Fisher information matrix (FIM) optimization problem. Both independent and coupled phase-shift models of STARS are investigated: 1) For the independent phase-shift model, to address the coupling of ISAC waveform and STARS coefficient in the modified FIM, an efficient double-loop iterative algorithm based on the penalty dual decomposition (PDD) framework is conceived; 2) For the coupled phase-shift model, based on the PDD framework, a low complexity alternating optimization algorithm is proposed to tackle coupled phase-shift constants by alternatively optimizing amplitude and phase-shift coefficients in closed-form. Finally, the numerical results demonstrate that: 1) STARS significantly outperforms the conventional RIS in CRB under the communication constraints; 2) The coupled phase-shift model achieves comparable performance to the independent one for low communication requirements or sufficient STARS elements; 3) It is more efficient to increase the number of passive elements of STARS rather than the active elements of the sensor; 4) High sensing accuracy can be achieved by STARS using the practical 2D maximum likelihood estimator compared with the conventional RIS.

研究动机与目标

• 解决传统RIS在集成感知与通信（ISAC）系统中全向覆盖受限及感知性能较差的问题。
• 通过利用同时发射与反射表面（STARS）将空间划分为感知与通信区域，实现360°覆盖。
• 通过在STARS上安装专用传感器，提升回波信号接收能力，克服路径损耗与杂波干扰，从而提高感知精度。
• 在实际相移约束下，通过CRB最小化联合优化通信质量与感知精度。
• 为STARS的独立与耦合相移模型分别设计低复杂度、高效的优化算法。

提出的方法

• 提出一种STARS感知架构，通过在STARS上安装专用传感器，提升回波信号接收能力并减少路径损耗。
• 推导二维波达方向（DOA）估计的Cramér-Rao下界（CRB）作为感知精度的性能度量。
• 将非凸的CRB最小化问题转化为可处理的修正Fisher信息矩阵（FIM）优化问题。
• 针对独立相移模型，基于惩罚对偶分解（PDD）提出双循环迭代算法，以解耦波形设计与STARS系数设计。
• 针对耦合相移模型，提出一种低复杂度的交替优化算法，通过交替优化幅度与相移系数并获得闭式解。
• 提出将耦合相移约束转化为可分离形式，实现对每个STARS单元发射与反射系数的独立优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于STARS的ISAC能否在保持所需通信质量的前提下，实现优于传统RIS的感知精度？
• RQ2 在STARS辅助的ISAC系统中，如何在严格的通信速率约束下最小化二维DOA估计的Cramér-Rao下界（CRB）？
• RQ3 与仅依赖通信链路回波信号相比，在STARS上使用专用传感器能带来多大的性能增益？
• RQ4 在感知精度与系统复杂度方面，STARS的独立与耦合相移模型有何差异？
• RQ5 在提升STARS无源单元数量与增强传感器有源单元数量之间，应如何权衡以实现更优的感知性能？

主要发现

• 在相同通信速率约束下，STARS在CRB方面显著优于传统RIS，验证了其更高的感知精度。
• 当通信需求较低或STARS单元数量足够大时，耦合相移模型的性能可与独立模型相媲美。
• 增加无源STARS单元数量，比提升有源传感器数量更有效地提升感知精度。
• 实际的二维最大似然估计器在STARS系统中的感知精度高于传统RIS，验证了系统的实际可行性。
• 所提出的基于PDD的双循环算法在独立相移模型下收敛迅速；而针对耦合模型的交替优化算法实现了低复杂度与闭式解。
• CRB最小化框架实现了感知分辨率与通信质量之间的稳健权衡，使STARS成为未来ISAC系统极具前景的候选方案。