[论文解读] Radar-assisted Predictive Beamforming for Vehicular Links: Communication Served by Sensing

Fan Liu, Weijie Yuan+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2020

Radar Systems and Signal Processing参考文献 30被引用 12

一句话总结

本文提出了一种基于雷达辅助的预测波束成形框架，用于车辆到基础设施（V2I）通信，利用路边单元（RSU）的双重功能雷达-通信（DFRC）技术。通过采用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行运动参数跟踪，并结合基于Cramér-Rao下界（PCRB）的功率分配方案，该方法在保持下行链路和速率约束的前提下，降低了波束跟踪开销并提升了感知精度，相较于仅使用反馈的方法，在跟踪性能和权衡性能方面表现更优。

ABSTRACT

In vehicular networks of the future, sensing and communication functionalities will be intertwined. In this paper, we investigate a radar-assisted predictive beamforming design for vehicle-to-infrastructure (V2I) communication by exploiting the dual-functional radar-communication (DFRC) technique. Aiming for realizing joint sensing and communication functionalities at road side units (RSUs), we present a novel extended Kalman filtering (EKF) framework to track and predict kinematic parameters of each vehicle. By exploiting the radar functionality of the RSU we show that the communication beam tracking overheads can be drastically reduced. To improve the sensing accuracy while guaranteeing the downlink communication sum-rate, we further propose a power allocation scheme for multiple vehicles. Numerical results have shown that the proposed DFRC based beam tracking approach significantly outperforms the communication-only feedback based technique in the tracking performance. Furthermore, the designed power allocation method is able to achieve a favorable performance trade-off between sensing and communication.

研究动机与目标

• 解决太赫兹波段V2I通信中波束跟踪开销高和感知精度低的问题。
• 通过双重功能雷达-通信（DFRC）技术，在路边单元（RSU）上实现雷达与通信功能的融合。
• 在保证下行链路通信服务质量（QoS）的前提下，最小化车辆运动参数（角度、距离）估计误差。
• 设计一种最优功率分配方案，以在感知精度与通信和速率之间实现最佳权衡。
• 验证基于DFRC的波束成形方法相较于传统仅反馈波束跟踪方法的优越性。

提出的方法

• 开发了一种扩展卡尔曼滤波（EKF）框架，利用RSU发射的DFRC信号回波信号，预测车辆运动状态（位置、速度、加速度）。
• EKF结合状态演化模型与雷达测量，实时递归估计并预测车辆运动参数。
• 提出一种功率分配方案，旨在在和速率与总功率约束下，最小化角度与距离估计的后验Cramér-Rao下界（PCRB）之和。
• 优化问题被构建以平衡感知精度与通信性能，同时满足最小和速率与总发射功率的约束。
• 在给定和速率阈值下求解基于PCRB的功率分配，确保服务质量（QoS）的同时提升估计精度。
• 在包含多辆车辆的太赫兹波段V2I场景中对方法进行评估，采用真实信道模型与仿真参数。

实验结果

研究问题

• RQ1 与基于反馈的方法相比，雷达辅助的预测波束成形是否能降低太赫兹波段V2I通信中的波束跟踪开销？
• RQ2 在RSU中集成DFRC技术如何提升车辆运动参数估计（角度、距离）的准确性？
• RQ3 在保证目标下行链路和速率的前提下，最小化估计误差（通过PCRB衡量）的最优功率分配策略是什么？
• RQ4 在多车辆场景中，所提方法如何在感知性能与通信服务质量之间实现有效权衡？
• RQ5 在低信噪比（SNR）条件下，该方法是否优于传统的水填充功率分配方案？

主要发现

• 所提出的基于DFRC的波束成形方法在跟踪性能方面显著优于仅依赖通信反馈的传统方法，尤其在低信噪比（SNR）条件下表现更优。
• 在SNR = -3 dB时，所提功率分配方案将角度均方根误差（RMSE）降低至约0.01°，展现出卓越的感知精度。
• 所提功率分配方案在可实现速率方面表现出更好的公平性，CDF曲线在低SNR下于1 bps/Hz处交叉，表明对信道质量较差车辆的性能有所提升。
• 在高SNR（10 dB）条件下，所提方法与水填充方案的感知性能相近，因为此时功率分配趋于均匀。
• 所提方法通过牺牲部分和速率以换取更高的估计精度，证明了更高的估计精度并不依赖于更高的和速率。
• 基于PCRB的功率分配能有效最小化估计误差，同时维持和速率阈值，实现了感知与通信之间的良好权衡。