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Enregistrement W4401387027 · doi:10.1109/twc.2024.3435912

Integrated Sensing and Communication: Joint Pilot and Transmission Design

2024· article· en· W4401387027 sur OpenAlexaff
Meng Hua, Qingqing Wu, Wen Chen, Abbas Jamalipour, Celimuge Wu, Octavia A. Dobre

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Sensor Networks and Detection Algorithms
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceJoint (building)Transmission (telecommunications)WirelessTelecommunicationsComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies a communication-centric integrated sensing and communication (ISAC) system, where a multi-antenna base station (BS) simultaneously performs downlink communication and target detection. A novel target detection and information transmission protocol is proposed, where the BS executes the channel estimation and beamforming successively and meanwhile jointly exploits the pilot sequences in the channel estimation stage and user information in the transmission stage to assist target detection. We investigate the joint design of the pilot matrix, training duration, and transmit beamforming to maximize the probability of target detection, subject to the minimum achievable rate required by the user. However, designing the optimal pilot matrix is rather challenging since there is no closed-form expression of the detection probability with respect to the pilot matrix. To tackle this difficulty, we resort to designing the pilot matrix based on the information-theoretic criterion to maximize the mutual information (MI) between the received observations and BS-target channel coefficients for target detection. We first derive the optimal pilot matrix for both channel estimation and target detection, and then propose a unified pilot matrix structure to balance minimizing the channel estimation error (MSE) and maximizing MI. Based on the proposed structure, a low-complexity successive refinement algorithm is proposed. In addition, we rigorously analyze the impact of pilot length and pilot matrix on two fundamental tradeoffs, namely MSE-MI and Rate-MI. Simulation results demonstrate that the proposed pilot matrix structure can well balance the MSE-MI and the Rate-MI tradeoffs, and show the significant region improvement of our proposed design as compared to other benchmark schemes. Furthermore, it is unveiled that as the communication channel is more spatially correlated, the Rate-MI region can be further enlarged.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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