Low-Complexity CRB Minimization for ISAC With a Generalized Target Response Matrix
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a beamforming design for integrated sensing and communication (ISAC) systems using Riemannian manifold optimization to minimize the Cramér-Rao bound (CRB) of a generic target response matrix (TRM) for improving target estimation. CRB optimization is a challenging non-convex problem involving matrix inversion and its complex dependence on system parameters (e.g., beamforming, number of antennas, and number of targets), resulting in high dimensionality and the need to balance sensing accuracy and communication quality. Traditional solutions to these challenges, such as relaxed semidefinite programming (RSDP) and sequential convex cone optimization (SCCO), are computationally complex and have slow convergence. Thus, we propose a Riemannian conjugate iterative augmented Lagrangian manifold (RC-IALM) algorithm to minimize the TRM’s CRB while ensuring communication quality. Numerical results demonstrate its superior computational efficiency and reduced running time. For instance, it is 33 and 12 times, respectively, faster than RSDP and SCCO benchmarks when there are 24 transmit/receiver antennas at the base station.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».