[論文レビュー] System-Level Analysis of Joint Sensing and Communication based on 5G New Radio

Lorenzo Pucci, Enrico Paolini+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2022

Distributed Sensor Networks and Detection Algorithms参考文献 45被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、5G NR波形を用いた多ビームJSC（連合センシングと通信）システムを提案し、送信パワーの一部を用いてビームフォーミングにより、ターゲットの距離、速度、到来方向（DoA）を推定する。主な結果として、30%のセンシングパワーを割り当てた場合、ミリ波帯域で数十のターゲットに対してセンチメートル級の局所化精度が達成可能であり、位置推定誤差の主因はDoA推定であることが判明した。

ABSTRACT

This work investigates a multibeam system for joint sensing and communication (JSC) based on multiple-input multiple-output (MIMO) 5G new radio (NR) waveforms. In particular, we consider a base station (BS) acting as a monostatic sensor that estimates the range, speed, and direction of arrival (DoA) of multiple targets via beam scanning using a fraction of the transmitted power. The target position is then obtained via range and DoA estimation. We derive the sensing performance in terms of probability of detection and root mean squared error (RMSE) of position and velocity estimation of a target under line-of-sight (LOS) conditions. Furthermore, we evaluate the system performance when multiple targets are present, using the optimal sub-pattern assignment (OSPA) metric. Finally, we provide an in-depth investigation of the dominant factors that affect performance, including the fraction of power reserved for sensing.

研究の動機と目的

• 5G NR波形を用いた多ビームJSCシステムの設計を行い、同時に通信とレーダー探査を可能にする。
• 単一受信レーダー構成におけるビームサイドローブによる架空ターゲット生成の課題に対処する。
• 視線（LoS）条件下での検出、局所化、ターゲット数誤差の観点からシステム性能を評価する。
• 主な性能制限要因、特にセンシングに割り当てられるパワーの割合とビームフォーミングパrameterの影響を特定する。
• 現実的な複数ターゲット環境下で、sub-6 GHz帯とミリ波帯域の両方におけるシステム性能を比較する。

提案手法

• 基地局（BS）は単一受信レーダーとして機能し、ビームフォーミングリソースの一部を用いて環境をスキャンし、ビームフォーマー信号を用いてターゲットパラメータを推定する。
• システムは、同じハードウェアと周波数帯域を用いて通信とセンシングを同時に行うため、直交周波数分割多重（OFDM）波形とビームフォーミングを採用する。
• 範囲-方位ドメインにおけるターゲット検出には、ピリオドグラムに基づく仮説検定を用い、その後、ビームフォーマー信号に対してMUSICアルゴリズムを用いてDoA推定を実行する。
• 繰り返しターゲットを除去するアルゴリズムを提案し、ビームサイドローブによる誤検出を、距離差（εr = Δr）および速度差（εv = 3Δv）のしきい値を用いて除去する。
• 複数ターゲット追跡の評価には最適部分パターン割り当て（OSPA）指標を用い、さまざまなセンシングパワー割合（ρ）におけるモンテカルロシミュレーションを実施する。
• システムレベルのシミュレーションは、28 GHzミリ波帯域およびsub-6 GHz帯域を想定し、基地局およびユーザー局に50要素の均等線形アレイ（ULAs）を用いた、現実的な5G NRパrameterを用いて実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 センシングに割り当てられる送信パワー割合（ρ）が、JSCシステムにおける複数ターゲットの検出および局所化性能に与える影響は何か？
• RQ2 5G NRベースのJSCシステムにおいて、DoA推定の精度が、全体のターゲット位置および速度推定誤差に与える影響は何か？
• RQ3 提案された繰り返しターゲット除去アルゴリズムは、ビームサイドローブによって生じる誤検出をどれほど効果的に除去できるか？
• RQ4 同一のセンシングパワー割り当て下で、sub-6 GHz帯とミリ波帯域におけるシステム性能指標（例：OSPA、RMSE）の違いは何か？
• RQ5 視線（LoS）環境下で複数ターゲットが存在する状況において、実現可能な局所化精度とターゲット数推定性能は何か？

主な発見

• ρ = 0.3（30%のセンシングパワー）の場合、N_dir = 60方向で平均OSPAが3メートル未満、第20百分位数が約1メートルに達し、複数ターゲットの局所化において高い信頼性を示した。
• ρ = 0.1の場合に比べ、ρ = 0.3の場合の位置推定の平均二乗誤差（RMSE）は、50メートルを超える距離で著しく劣化しており、センシングパワーが精度に与える強い影響を裏付けた。
• DoA推定がターゲット位置推定誤差の主因であることが判明した。速度推定はドッパー解像度が高いため、より頑健であった。
• ミリ波帯域（28 GHz）では、十分なセンシングパワーによりDoA推定が信頼できる状態であれば、中程度のアレイサイズでも数十のターゲットに対してセンチメートル級の局所化精度が達成可能である。
• sub-6 GHz帯では、パスロス耐性が高いため長距離での検出が可能であるが、アンテナ要素数が少ないため空間解像度が低く、精度が劣る。
• 繰り返しターゲット除去アルゴリズムは、特にユーザー局（UE）の距離付近に集中的に発生する架空検出を効果的に除去した。εv = 3Δvおよびεr = Δrの条件下で、平均ターゲット数誤差がρ = 0.3のとき1未満にまで低下した。