Learning-Based Intermittent CSI Estimation With Adaptive Intervals in Integrated Sensing and Communication Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the distinct objectives and multipath utilization mechanisms between the communication and radar modules, the system design of integrated sensing and communication (ISAC) necessitates two types of channel state information (CSI), i.e., communication CSI representing the whole channel gain and phase shifts, and radar CSI exclusively focused on target mobility and position information. However, current ISAC systems apply an identical mechanism to estimate both types of CSI at the same predetermined estimation interval based on the worst case of dynamic environments, leading to significant overhead and compromised performances. Therefore, this paper proposes an intermittent communication and radar CSI estimation scheme with adaptive intervals for individual users/targets, where both types of CSI can be predicted using channel temporal correlations for cost reduction or re-estimated via signal transceiving for improved estimation accuracy. Specifically, we jointly optimize the binary CSI re-estimation/prediction decisions and transmit beamforming matrices for individual users/targets to maximize communication transmission rates and minimize radar tracking errors and costs in a multiple-input single-output (MISO) ISAC system. Unfortunately, this problem has causality issues because it requires comparing system performances under re-estimated CSI and predicted CSI during the optimization. However, the re-estimated CSI can only be obtained after completing the optimization. Additionally, the binary decision makes the joint design a mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem, resulting in high complexity when using conventional optimization algorithms. Therefore, we propose a deep reinforcement online learning (DROL) framework that first implements an online deep neural network (DNN) to learn the binary CSI updating policy from the experiences. Given the learned policy, we propose an efficient algorithm to solve the remaining beamforming design problem. Finally, simulation results validate the effectiveness of the proposed algorithm.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle