Integrated Sensing and Communication in mmWave Wireless Backhaul Networks
Notice bibliographique
Résumé
Integrated sensing and communication (ISAC) becomes prevailing in wireless communications since it fully exploits the spectrum resources by incorporating data transmission and potential sensing functionalities of radio networks. With large bandwidth and directional communication, millimeter wave has the potentials for high data-rate communications and favorable time and spatial domain resolution, which can provide extensive sensing functionalities if properly utilized. Since self-backhauling at mm Wave bands is considered a promising technology to enable high-throughput networks, we investigate how to embed ISAC functions into mm Wave network by jointly considering high-speed data transmissions and high accuracy localization. To maximize the utilization of mm Wave BSs for sensing and communication, we study the problem of optimal sensing task allocation taking into account target location, the requirements of different sensing tasks, user distribution, link scheduling, and data routing. With ISAC operations in mind, we analyze the time needed to complete each sensing task to facilitate problem formulation. To overcome the computational complexity in solution finding, we propose a sensing-oriented column generation (SOCG) scheme, which is shown to achieve near optimal performance via extensive performance evaluation. Furthermore, evaluation results demonstrate that the obtained sensing task allocation provides good throughput performance while ensuring the requirements of sensing tasks are satisfied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».