[论文解读] Cell-Free ISAC MIMO Systems: Joint Sensing and Communication Beamforming

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

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 6

一句话总结

本文提出了一种用于无蜂窝集成感知与通信（ISAC）MIMO系统的联合感知与通信（JSC）波束成形设计，其中分布式接入点同时为用户服务并感知目标。通过建立最大-最小公平性问题并应用半定松弛（SDR），JSC波束成形实现了近似最优性能——其通信SINR与通信优先设计相当，感知SNR与感知优先设计相当，从而在6G系统中实现了高效的双重功能运行。

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.

研究动机与目标

• 为解决无蜂窝ISAC MIMO系统中联合波束成形优化的缺失问题，其中分布式接入点同时为用户服务并感知目标。
• 对比基线策略：通信优先感知与感知优先通信波束成形，即先优化某一功能，再对另一功能施加约束。
• 提出一种联合感知与通信（JSC）波束成形设计，基于最大-最小公平性框架，共同优化两项功能。
• 利用半定松弛（SDR）推导非凸优化问题的最优波束成形结构。
• 证明JSC设计在感知与通信方面均接近最优性能，避免了性能权衡。

提出的方法

• 建立最大-最小公平性问题，以最大化感知SNR，同时满足最小通信SINR约束。
• 将非凸问题重构建为半定规划（SDP），并应用半定松弛（SDR）以推导最优波束成形结构。
• 通过特征分解与归一化，从松弛解中构造秩-1波束成形波束，以确保实际可实现性。
• 利用柯西-施瓦茨不等式验证所构造的波束成形波束满足SDP的半正定性约束。
• 对感知波束成形波束之和进行特征分解，提取Q个秩-1波束以用于目标感知，假设该和的秩≤Q。
• 通过数值仿真验证波束成形设计，将JSC与基线策略进行比较。

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.

实验结果

研究问题

• RQ1 在无蜂窝ISAC MIMO系统中，联合感知与通信波束成形是否能实现与独立优先设计相当的性能？
• RQ2 在确保最小通信SINR的前提下，最大化感知SNR的JSC波束成形最优结构是什么？
• RQ3 所提出的JSC波束成形性能与通信优先和感知优先的基线策略相比如何？
• RQ4 在该双功能MIMO系统中，半定松弛在多大程度上能准确逼近最优波束成形解？
• RQ5 在何种条件下，感知与通信波束的秩-1波束成形构造是可行的？

主要发现

• 所提出的JSC波束成形在通信SINR方面与通信优先感知波束成形几乎一致，表明通信性能损失极小。
• JSC波束成形在感知SNR方面与感知优先通信波束成形几乎一致，表明感知性能损失极小。
• 联合设计实现了平衡的权衡，优于牺牲某一功能以换取另一功能的基线策略。
• 基于SDR的解提供了松弛问题的全局最优波束成形结构，且通过秩-1构造保持了可行性与最优性。
• 该波束成形设计具有鲁棒性与可扩展性，感知波束成形波束通过波束矩阵之和的特征分解构造，前提是满足秩条件。
• 数值结果证实，JSC波束成形设计是6G网络中无蜂窝ISAC MIMO系统的有前途策略。

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