[论文解读] Enabling Joint Communication and Radio Sensing in Mobile Networks -- A Survey

Lushanur Rahman, J. Andrew Zhang+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2020

Radar Systems and Signal Processing参考文献 203被引用 46

一句话总结

本文提出了一种感知型移动网络（PMN），将通信与无线电感知（JCAS）集成到移动网络中，利用现有基础设施实现无处不在的环境感知。本文综述了近年来JCAS系统的技术进展，提出了PMN框架，涵盖感知操作与信号利用，并在八个技术主题中识别出关键研究挑战与解决方案。

ABSTRACT

Mobile network is evolving from a communication-only network towards the one with joint communication and radio/radar sensing (JCAS) capabilities, that we call perceptive mobile network (PMN). Radio sensing here refers to information retrieval from received mobile signals for objects of interest in the environment surrounding the radio transceivers. In this paper, we provide a comprehensive survey for systems and technologies that enable JCAS in PMN, with a focus on works in the last ten years. Starting with reviewing the work on coexisting communication and radar systems, we highlight their limits on addressing the interference problem, and then introduce the JCAS technology. We then set up JCAS in the mobile network context, and envisage its potential applications. We continue to provide a brief review for three types of JCAS systems, with particular attention to their differences on the design philosophy. We then introduce a framework of PMN, including the system platform and infrastructure, three types of sensing operations, and signals usable for sensing, and discuss required system modifications to enable sensing on current communication-only infrastructure. Within the context of PMN, we review stimulating research problems and potential solutions, organized under eight topics: mutual information, waveform optimization, antenna array design, clutter suppression, sensing parameter estimation, pattern analysis, networked sensing under cellular topology, and sensing-assisted secure communication. This paper provides a comprehensive picture for the motivation, methodology, challenges, and research opportunities of realizing PMN. The PMN is expected to provide a ubiquitous radio sensing platform and enable a vast number of novel smart applications.

研究动机与目标

• 为解决共存通信与雷达系统存在的局限性，提出一种统一的联合通信与无线电感知（JCAS）在移动网络中的框架。
• 建立感知型移动网络（PMN）作为无处不在的无线电感知平台，利用现有通信基础设施。
• 识别并分析在现有移动网络架构中实现感知能力的关键技术挑战。
• 将JCAS中的开放研究问题划分为八个主题领域，包括波形设计、杂波抑制和网络化感知等。
• 探索感知辅助安全通信及其他由PMN支持的新型应用潜力。

提出的方法

• 调研过去十年中关于共存通信与雷达系统的研究工作，识别其干扰限制，并过渡到JCAS技术。
• 提出PMN的系统框架，包括网络平台、三种感知操作类型（本地、协作和网络化）以及可用于感知的信号。
• 分析在现有仅支持通信的基础设施上实现感知所需的系统修改，重点聚焦于信号设计与硬件兼容性。
• 根据设计理念将JCAS系统分为三类：协同设计、共存和复用，强调其在信号与资源管理方面的差异。
• 提出八个核心主题下的研究问题分类：互信息、波形优化、天线阵列设计、杂波抑制、感知参数估计、模式分析、蜂窝拓扑中的网络化感知，以及感知辅助安全通信。
• 针对每个研究主题提供基于信号处理、信息论与网络架构原理的技术洞察与潜在解决方案。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不损害通信性能的前提下，高效地将联合通信与无线电感知集成到现有移动网络基础设施中？
• RQ2 JCAS系统中通信速率与感知精度之间的基本权衡是什么？如何实现优化？
• RQ3 在移动环境中，如何有效抑制杂波与干扰，以实现利用通信信号的可靠感知？
• RQ4 在实现高分辨率感知与可靠通信的同时，最优的波形与阵列设计策略是什么？
• RQ5 在蜂窝拓扑中实现网络化感知如何提升空间覆盖范围与精度，同时保持低时延与高可扩展性？

主要发现

• PMN框架通过复用现有通信信号与基础设施，实现了无处不在的无线电感知平台，降低了部署成本与复杂性。
• 基于信号复用与协同设计的JCAS系统相比传统共存方法具有更高的频谱效率与更低的干扰。
• 在密集移动环境中，天线阵列设计与波形优化对于实现高分辨率感知与可靠通信至关重要。
• 杂波抑制技术通过减轻城市与室内场景中的多径效应与静止散射体，显著提升了感知精度。
• 感知辅助安全通信可通过环境感知与信道状态监控检测窃听者，从而增强物理层安全性。
• 在蜂窝拓扑中的网络化感知通过分布式信号处理与数据融合，实现了协作感知增益与更优的目标检测性能。