Weighted SNR Optimization for Underwater Acoustic Integrated Sensing and Communication Based on OCDM
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of high-resolution sensing and reliable communications is the cornerstone of next-generation ocean monitoring systems. Underwater acoustic channels are notoriously hostile due to severe multipath, long delay spreads and frequency-selective fading. Orthogonal chirp division multiplexing (OCDM) has recently emerged as a robust modulation for such channels because the Fresnel transform effectively diagonalizes the convolutional channel. In this work the received OCDM block is equalized in the frequency domain using a zero-forcing (<tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{Z F}$</tex>) filter, which removes both the channel and the per-subcarrier power weighting and yields a constant output signal-to-noise ratio (SNR) across chirp subcarriers. In parallel, integrated sensing and communication (ISAC) has become a key research direction for 6 G networks, promising spectrum-efficient joint sensing and communication functionality. Yet the combination of OCDM with ISAC in underwater environments remains largely unexplored. This paper presents an OCDM-based underwater ISAC framework that incorporates a novel diagonal power-allocation matrix <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$D_{p}$</tex> to weight each chirp subcarrier and formulates a power-allocation problem that maximizes a weighted sum of the communication and sensing SNRs. Closed-form expressions for both SNRs are derived: the communication SNR after ZF equalization equals the harmonic mean of the per-subcarrier SNRs, whereas the sensing SNR is a weighted sum of the allocated powers. We show that the resulting weighted optimization reduces to a convex program in the power variables and derive a square-root water-filling solution. Numerical simulations demonstrate that our design offers a flexible trade-off between communication and sensing performance under realistic acoustic channels and outperforms equal-power allocation benchmarks.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».