[论文解读] Cell-Free Massive MIMO for ISAC: Access Point Operation Mode Selection and Power Control

Mohamed Elfiatoure, Mohammadali Mohammadi+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2023

Distributed Sensor Networks and Detection AlgorithmsComputer Science被引用 3

一句话总结

本文提出了一种在无蜂窝大规模MIMO集成定位与通信（ISAC）系统中动态选择接入点（AP）工作模式并进行功率控制的方案，其中AP被动态分配至通信或感知角色。通过推导频谱效率和主lob到平均旁瓣比的闭式表达式，该方法在满足每个AP的功率约束和感知性能约束下，最大化用户频谱效率的最小值，相较于基准方案实现了显著的频谱效率增益。

ABSTRACT

This paper considers a cell-free massive multipleinput multiple-output (MIMO) integrated sensing and communication (ISAC) system, where distributed MIMO access points (APs) are used to jointly serve the communication users and detect the presence of a single target. We investigate the problem of AP operation mode selection, wherein some APs are dedicated for downlink communication, while the remaining APs are used for sensing purposes. Closed-form expressions for the individual spectral efficiency (SE) and mainlobe-to-average-sidelobe ratio (MASR) are derived, which are respectively utilized to assess the communication and sensing performances. Accordingly, a maxmin fairness problem is formulated and solved, where the minimum SE of the users is maximized, subject to the per-AP power constraints as well as sensing MASR constraint. Our numerical results show that the proposed AP operation mode selection with power control can significantly improve the communication performance for given sensing requirements.

研究动机与目标

• 通过在通信与感知之间动态分配AP角色，解决共址ISAC系统中的公平性问题。
• 制定一个联合优化问题，用于AP模式选择与功率控制，以最大化用户下行链路频谱效率（SE）的最小值。
• 通过施加主瓣到平均旁瓣比（MASR）约束，确保最低感知性能以实现目标检测。
• 考虑每个AP的功率约束和长期信道状态信息（CSI），以支持实际部署。
• 开发一种贪婪算法用于AP模式选择，并结合一种交替优化（AO）算法用于功率控制。

提出的方法

• 利用‘用完即弃’策略和长期CSI，推导出下行链路频谱效率（SE）和主瓣到平均旁瓣比（MASR）的闭式表达式。
• 将系统建模为一个包含M个AP的无蜂窝大规模MIMO ISAC网络，每个AP配备N根天线，服务于Kd个用户并感知一个单一目标。
• 基于贪婪模式选择算法，将AP划分为通信AP（C-APs，a_m = 1）和感知AP（S-APs，a_m = 0）。
• 制定一个最大-最小公平性问题，以最大化用户间最小SE，同时满足每个AP的功率约束和MASR约束。
• 开发一种交替优化（AO）算法，联合优化C-AP和S-AP的功率控制系数。
• 使用统计信道模型，并利用信道估计与数据传输阶段的独立性，推导出可处理的SINR表达式。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无蜂窝大规模MIMO ISAC系统中，如何最优地将AP分配至通信或感知角色，以在用户公平性与感知性能之间取得平衡？
• RQ2 在长期CSI下，哪些闭式表达式能够准确表征频谱效率与感知性能（MASR）？
• RQ3 与固定或随机模式选择相比，采用动态AP模式选择与最优功率控制如何提升最小用户频谱效率？
• RQ4 每个AP的功率约束和感知MASR要求对下行链路可实现频谱效率有何影响？
• RQ5 结合贪婪模式选择策略与基于AO的功率控制，是否能够以较低复杂度实现接近最优的性能？

主要发现

• 所提出的贪婪AP工作模式选择与最优功率控制（GAP-OPC）方案显著提升了下行链路用户的最小频谱效率（SE），相较于基准方案表现更优。
• 在相同的感知MASR约束下，GAP-OPC方案的SE高于无功率控制的贪婪/随机模式选择（GAP/RAP-NPC）方案。
• 推导出的SE与MASR闭式表达式支持高效优化，并揭示了通信与感知性能之间的权衡关系。
• 利用长期CSI与‘用完即弃’策略，实现了可处理的性能分析，并支持在动态ISAC场景中的实际部署。
• 数值结果证实，结合功率控制的动态AP角色分配可增强系统公平性与频谱效率，同时满足所需的感知性能。
• 交替优化（AO）算法收敛迅速，可在所提约束下实现C-AP与S-AP功率控制系数的联合优化。