[论文解读] THz ISAC: A Physical-Layer Perspective of Terahertz Integrated Sensing and Communication

Chong Han, Yongzhi Wu+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2022

Millimeter-Wave Propagation and Modeling被引用 11

一句话总结

本文提出了一种太赫兹集成感知与通信（THz ISAC）的物理层框架，分析了信道建模、波形设计、接收机处理、窄波束管理及定位技术。结果表明，OFDM与DFT-s-OTFS可实现毫米级距离精度，其中DFT-s-OTFS在高速移动场景下展现出更优的多普勒鲁棒性。

ABSTRACT

The Terahertz (0.1-10 THz) band holds enormous potential for supporting unprecedented data rates and millimeter-level accurate sensing thanks to its ultra-broad bandwidth. Terahertz integrated sensing and communication (ISAC) is viewed as a game-changing technology to realize connected intelligence in 6G and beyond systems. In this article, challenges from THz channel and transceiver perspectives, as well as difficulties of ISAC are elaborated. Motivated by these challenges, THz ISAC channels are studied in terms of channel types, measurement and models. Moreover, four key signal processing techniques to unleash the full potential of THz ISAC are investigated, namely, waveform design, receiver processing, narrowbeam management, and localization. Quantitative studies demonstrate the benefits and performance of the state-of-the-art signal processing methods. Finally, open problems and potential solutions are discussed.

研究动机与目标

• 解决太赫兹频段中由于独特的传播特性与硬件损伤导致的感知与通信集成挑战。
• 研究信号处理技术，以实现在太赫兹ISAC系统中高精度感知与高吞吐量通信。
• 从感知精度与频谱效率角度，评估不同波形（OFDM、DFT-s-OFDM、OTFS、DFT-s-OTFS）的性能表现。
• 识别未来太赫兹ISAC系统在波形设计、波束管理、资源分配及人工智能驱动优化方面的开放性问题。

提出的方法

• 对太赫兹ISAC信道进行全面分析，涵盖信道类型、测量技术与建模方法。
• 提出并评估四种关键信号处理技术：发射波形设计、接收机处理、窄波束管理与定位。
• 在OFDM与OTFS波形中，采用二维DFT与两阶段估计（网格上+网格外）进行感知参数估计。
• 通过数值评估，采用64–128个子载波与16–32个符号等参数，评估距离估计精度。
• 分析双工方案（半双工、全双工、混合双工）与UM-MIMO系统中波束成形策略的性能权衡。
• 探索沉浸式资源分配方案，包括对SSB与DMRS等信号的频域、时域及混合域共享。

实验结果

研究问题

• RQ1 太赫兹信道特性（如延迟扩展减小与高多普勒扩展）如何影响ISAC系统设计与性能？
• RQ2 在高速移动的太赫兹ISAC系统中，何种最优波形设计（如OFDM、DFT-s-OTFS）可实现高感知精度与鲁棒性？
• RQ3 如何优化波束成形与窄波束管理，以在UM-MIMO太赫兹ISAC系统中平衡通信容量与感知分辨率？
• RQ4 资源分配方案（频域、时域、混合域）对感知精度与通信容量之间权衡的影响如何？
• RQ5 在太赫兹ISAC中，人工智能在遮挡条件下智能接入点关联与功能分配方面可发挥何种作用？

主要发现

• OFDM可实现毫米级距离估计精度，且由于与UM-MIMO兼容性良好及资源分配灵活，特别适用于低速移动场景。
• DFT-s-OTFS通过利用时延-多普勒域的稀疏性，在高速移动环境中展现出更强的多普勒鲁棒性。
• 将子载波数从64增加至128，符号数从16增加至32，可降低距离估计误差，从而提升感知精度。
• DFT-s-OFDM与DFT-s-OTFS因具有较低的峰均功率比（PAPR），表现出高能量效率，适用于能量受限链路。
• 由于延迟扩展缩短，太赫兹ISAC中的循环前缀（CP）时长减小，即使链路预算充足，仍限制最大感知距离。
• 在物理层与高层之间实现感知与通信的全集成，是最大化频谱与能量效率的关键，但目前仍面临开放挑战。