Full-Order Tensor-Based Parameters Estimation and Channel Reconstruction for Heterogeneous Bi-Static mmWave ISAC
Notice bibliographique
Résumé
Integrated sensing and communication (ISAC), as a rapidly advancing technique, is proposed to address both the communication and sensing problem in a unified framework. In this paper, a cost-saving heterogeneous bi-static architecture is designed for the millimeter wave (mmWave) ISAC system, where both communications terminals (CTs) and passive targets (PTs) are jointly considered. Based on the proposed architecture, an effective estimation scheme is proposed utilizing the canonical polyadic (CP) decomposition. Specifically, the estimation of cascaded and uplink channels are formulated as high-order tensor recovery problems, where the channels are modeled as full-order (FO) CP-form tensors. Then, a novel reconstruction scheme is provided to reduce the downlink pilot overhead. A more applicable generic uniqueness condition is proposed based on the permutation lemma and redundant minors. Additionally, the Cramer-Rao lower bound (CRLB) based on the FO model is derived. Numerical results verify that the proposed estimation and reconstruction schemes outperform both the classic monostatic counterpart in terms of architecture and current tensor-based joint AoD and Doppler shift estimation (JADE) in terms of algorithm. The reconstruction scheme with reduced in downlink pilot overhead approaches the estimation scheme in terms of estimation performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».