Cooperative Sensing and User-Echo Associations for Integrated Sensing and Communication Networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless networks are evolving from a communication-only network to one with integrated sensing and communication (ISAC) capabilities. In such cases, the cooperation of multiple base stations (BSs) can be exploited to achieve precise sensing for multiple user equipments (UEs). However, the identities of the UEs are not contained in the echoes, making it difficult for the sensing receiver to associate UEs with their echoes when monostatic and bistatic sensing modes coexist. This leads to a loss of cooperative gain and larger echo interference between BSs, thereby degrading communication and sensing performances. To overcome this challenge and achieve multi-directional sensing of UEs, this paper develops a novel approach for parameter estimation and user-echo association using ISAC signals under doubly dispersive channels. In particular, we establish a model for multiple BSs cooperative sensing of extended UEs utilizing the orthogonal time frequency space (OTFS) signal. Meanwhile, the bistatic angles are introduced as indicators to characterize the correlation between the physical scattering structures of the UE from different directions, simplifying the complex association process. Additionally, we design a parallel off-grid sparse Bayesian learning (SBL) algorithm to estimate unknown parameters iteratively. Simulation results demonstrate that the proposed scheme achieves better NMSE and BER performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».