[论文解读] ISAC-Enabled Beam Alignment for Terahertz Networks: Scheme Design and Coverage Analysis

Wenrong Chen, Lingxiang Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 4, 2022

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 40被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于联合SSB与导频信号（JSRS）的太赫兹（THz）网络感知方案，以缓解由遮挡和移动性引起的波束失准问题。通过利用ISAC增强的感知技术并优化信号波形，该方案相较仅支持5G定位的系统，将波束失准降低了约80%，同时将覆盖概率提升了约75%，且保持与5G波束管理的兼容性。

ABSTRACT

As a key pillar technology for the future 6G networks, Terahertz (THz) communications can provide high-capacity transmissions, but suffers from severe propagation loss and line-of-sight (LoS) blockage that limits the network coverage. Narrow beams are required to compensate for the loss, but they in turn bring in beam misalignment challenge and degrade the THz network coverage. The high sensing resolution of THz signals enables integrated sensing and communications (ISAC) technology to assist the LoS blockage and user mobility-induced beam misalignment, enhancing THz network coverage. Based on the 5G beam management, we propose a joint synchronization signal block (SSB) and reference signal (RS)-based sensing (JSRS) scheme to assist beam alignment. JSRS enables a predict-and-prevent procedure that provides early interventions for timely beam switches. To maximize performance of JSRS, we provide an optimal sensing signal insertion and time-to-frequency allocation to improve the joint range and velocity resolutions. We derive the coverage probability of the JSRS-enabled network to evaluate its abilities in beam misalignment reduction and coverage enhancement. The expression also instructs the network density deployment and beamwidth selection. Numerical results show that the JSRS scheme is effective and highly compatible with the 5G air interface. Averaged in the tested urban use cases, JSRS achieves near-ideal performance and reduces around 80% of beam misalignment, and enhances the coverage probability by about 75%, compared to the network with 5G-required positioning ability.

研究动机与目标

• 解决由于严重路径损耗和视 Line-of-Sight（LoS）阻塞导致的太赫兹网络中的波束失准问题。
• 设计一种与5G波束管理流程兼容的感知辅助波束对准方案。
• 在固定资源约束下，优化感知信号配置以最小化波束失准。
• 推导ISAC-THz网络的网络级性能指标——覆盖概率与空间吞吐量。
• 评估在真实城市部署场景中感知辅助带来的性能增益。

提出的方法

• 提出一种基于联合SSB与导频信号（JSRS）的感知方案，用于预测波束切换需求并防止波束失准。
• 设计一种最优感知信号波形，使在固定感知资源约束下波束失准最小化，揭示时间与频率资源分配的洞察。
• 利用随机几何方法建模基站与用户分布，实现可处理的覆盖概率与吞吐量分析。
• 利用泊松点过程（PPP）的点过程概率生成函数（PGFL）推导出干扰功率的拉普拉斯变换。
• 应用欧拉公式与共轭对称性，将复值干扰拉普拉斯变换分解为实部与虚部，以实现积分运算。
• 利用推导出的拉普拉斯变换，将基于感知的波束失准概率整合进覆盖概率与空间吞吐量表达式中。

实验结果

研究问题

• RQ1 在LoS阻塞与移动性条件下，如何利用ISAC降低太赫兹网络中的波束失准？
• RQ2 在固定资源条件下，感知信号的最优配置（时间与频率资源分配）是什么，可使波束失准最小化？
• RQ3 ISAC在太赫兹系统中能将网络级覆盖概率与空间吞吐量提升多少？
• RQ4 所提出的ISAC辅助波束对准方案与现有5G波束管理流程的兼容性如何？
• RQ5 在城市部署场景中，ISAC相较于传统5G定位的性能增益有多大？

主要发现

• 与仅具备定位能力的5G网络相比，JSRS方案将波束失准降低了约80%。
• 在测试的城市场景中，与仅使用5G定位的基线相比，JSRS方案使覆盖概率提升了约75%。
• 所提出的方案在城市应用场景中接近理想性能，展现出强大的实际可行性。
• 推导出的覆盖概率与空间吞吐量表达式，为ISAC-THz网络部署提供了可操作的设计指导。
• 最优感知信号波形设计表明，时间与频率资源分配对波束失准抑制具有显著影响。
• 由于感知与通信共享波形与硬件，ISAC-THz网络实现了高 spectral efficiency 与低延迟波束管理。