A Low-Complexity Framework for Enhanced Sensing and Communication in Terahertz ISAC Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an embedded pilot-assisted parameter estimation scheme for orthogonal time frequency space (EP-OTFS) in terahertz integrated sensing and communication (THz-ISAC) systems. In each OTFS frame, the pilot, guard, and data symbols are arranged in the delay-Doppler (DD) plane to suitably avoid interference between the pilot and data symbols at the receiver. These symbol arrangements are specifically designed for OTFS over multipath THz channels with both integer and fractional delay and Doppler shifts. Then a dual-stage sensing parameter method is introduced. This method integrates the sensing functionality into the OTFS waveform by leveraging the embedded pilot design. This design enables accurate sensing while reducing the computational complexity of the estimation process. The data detection subsequently leverages the estimated channel information through an iterative channel estimation and data detection algorithm with low computational complexity that employs an equalizer based on the conjugate gradient method. The proposed OTFS design integrates channel estimation, parameter sensing, and data detection into a single frame. Simulation results and complexity analysis show that the proposed EP-OTFS sensing scheme achieves millimeter-level precision in range and centimeter-per-second-level precision in velocity estimation with reduced computational complexity compared to the traditional OTFS schemes. Additionally, it exhibits a reduced bit error probability, even in the presence of fractional DD effects.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».