[论文解读] A Survey on Integrated Sensing and Communication with Intelligent Metasurfaces: Trends, Challenges, and Opportunities

Ahmed Magbool, Vaibhav Kumar+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2024

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用 4

一句话总结

本综述全面分析了由智能超表面增强的集成感知与通信（ISAC）系统，重点关注可重构智能表面（RIS）和可重构全息表面（RHS）。综述总结了最先进的技术，强调了信道估计与波束成形方面的挑战，并通过实验表明，基于RHS的ISAC在实现与相控阵相当性能的同时，功耗降低约30倍，并支持5 Mbit/s的数据速率，同时实现高精度感知。

ABSTRACT

The emergence of technologies demanding high data rates and precise sensing, such as autonomous vehicles and IoT devices, has driven the popularity of integrated sensing and communication (ISAC) in recent years. ISAC provides a framework for communication and sensing, where both functionalities are performed simultaneously or in a coordinated manner. There are two levels of integration in ISAC: radio-communications coexistence (RCC), where communication and radar systems use distinct hardware, waveforms, and signal processing but share the spectrum; and dual-function radar-communications (DFRC), where communication and sensing share the same hardware, waveform, and signal processing. At the architectural level, intelligent metasurfaces are a key enabler for the sixth-generation (6G) of wireless communication due to their ability to control the propagation environment efficiently. With the potential to enhance communication and sensing performance, numerous studies have explored the gains of metasurfaces for ISAC. Moreover, certain ISAC frameworks address limitations associated with reconfigurable intelligent surfaces (RIS) for communication. Thus, integrating ISAC with metasurfaces enhances both technologies. This survey reviews the literature on metasurface-assisted ISAC, detailing challenges and opportunities. To provide a comprehensive overview, we begin with fundamentals of ISAC and metasurfaces. The paper summarizes state-of-the-art studies on metasurface-assisted ISAC, focusing on metasurfaces as separate entities between the transmitter and receiver (known as RIS) and emphasizing RCC and DFRC. We also review work on holographic ISAC, where metasurfaces are part of the transmitter and receiver. For each category, lessons learned, challenges, opportunities, and research directions are highlighted.

研究动机与目标

• 提供由智能超表面增强的集成感知与通信（ISAC）系统的统一概述，特别关注可重构智能表面（RIS）和可重构全息表面（RHS）。
• 识别并分析基于超表面的ISAC中的关键挑战，包括信道估计、波束成形复杂度以及硬件效率。
• 探讨ISAC的双重集成层级：无线通信共存与双功能雷达-通信（DFRC）。
• 评估实验结果，验证基于RHS的ISAC相较于传统相控阵系统的可行性与性能优势。
• 概述未来在毫米波与太赫兹频段实现可扩展、低开销、高精度ISAC系统的开放研究方向。

提出的方法

• 对基于超表面的ISAC进行系统性文献综述，涵盖独立通信、感知及ISAC系统。
• 将现有工作分为两类主要类别：RIS增强的ISAC（RIS作为独立的反射-反射中继）与RHS增强的ISAC（RHS作为主动发射器或接收器）。
• 分析基于RIS的ISAC系统中无线通信共存与双功能雷达-通信（DFRC）的集成层级。
• 通过全波仿真设置（使用2D超表面LB-75-20-C-SF，工作频段为10–15 GHz）评估全息ISAC，以验证波束成形与感知性能。
• 为RHS实施基于时分导频的信道估计方法，并分析其开销与可扩展性问题。
• 在RHS系统中应用基于最大似然的到达方向（AoA）估计方法，以处理通过全息图案调制的信号。

Figure 1: Applications of metasurface-assisted ISAC.

实验结果

研究问题

• RQ1 智能超表面如何同时增强集成ISAC系统中的通信与感知性能？
• RQ2 在ISAC系统中，大规模可重构全息表面（RHS）的信道估计与波束成形面临哪些关键技术挑战？
• RQ3 基于RHS的ISAC在能效、波束成形增益与数据速率方面与传统相控阵系统相比如何？
• RQ4 在全息ISAC系统中，将RHS用作发射器或接收器时存在哪些性能权衡？
• RQ5 为实现在毫米波与太赫兹频段的可扩展、低开销、高精度ISAC，未来需要哪些研究方向？

主要发现

• 实验结果表明，可重构全息表面（RHS）在目标方向的波束成形增益略高于传统相控阵。
• RHS的功耗约为相控阵的1/30，展现出显著的能效提升。
• 全息ISAC系统中估计的距离与实际目标距离高度吻合，证实了系统在高精度感知方面的可行性。
• 基站与用户之间成功实现了5 Mbit/s的数据速率，表明在并发感知过程中通信性能得以保持。
• 基于RHS的ISAC中，由于需逐个激活元件，信道估计带来较高的时间和导频开销，使其在大规模系统中不切实际。
• RHS系统中AoA估计所需的多维搜索导致计算复杂度较高，尤其在大尺寸表面情况下，亟需高效算法。

Figure 2: The organization of this paper.