集成感知与通信中的全双工通信:联合波束成形与功率优化

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root((ISAC全双工通信
  联合波束赋形与功率优化))
    研究背景与动机
      传统ISAC局限
        雷达全双工FD
        通信半双工HD
        频谱效率未达极致
      本文突破
        通信与感知均为全双工
        上下行同频同时传输
    系统模型构建
      硬件配置
        基站双均匀线阵ULA
        K个上行单天线用户
        L个下行单天线用户
      信号与干扰流
        下行ISAC信号信息+专用雷达
        上行用户通信信号
        目标回波期望信号
        环境杂波干扰
        残余自干扰SI经过SIC后
    核心性能指标SINR
      雷达感知SINR
        包含上行干扰与信号依赖干扰
      上行通信SINR
        包含下行ISAC造成的干扰
      下行通信SINR
        包含多用户与雷达信号干扰
    优化问题建模
      问题一功耗最小化
        约束满足所有SINR阈值
        最小化基站与用户总功率
      问题二和速率最大化
        约束雷达SINR与最大发射功率
        最大化上下行总频谱效率
    核心求解算法
      第一步接收波束赋形
        闭环解推导MVDR形式
        代入原问题降维
      第二步通用情形求解
        秩松弛Rank Relaxation
        连续凸近似SCA处理非凸约束
        严格证明松弛是紧致的无需随机化
      第三步特殊情形低复杂度算法
        仅上行通信无下行用户时
        交替优化AO
        转化为二阶锥规划SOCP求解
        复杂度显著低于SCA方法
    仿真结论
      FD ISAC全面碾压HD ISAC
      功率效率大幅提升
      频谱效率大幅提升

目录

第一部分:原理详解

1.1 引言与系统模型

1.1.1 全双工ISAC架构

1.1.2 信号模型

1.1.3 干扰信道建模

1.2 性能度量与问题表述

1.2.1 雷达SINR

1.2.2 下行通信SINR

1.2.3 上行通信SINR

1.2.4 优化问题表述

1.3 接收波束成形闭式解

1.3.1 雷达接收波束成形

1.3.2 上行通信接收波束成形

1.4 功率最小化问题求解

1.4.1 等价问题转化

1.4.2 SCA方法处理非凸约束

1.4.3 秩一解构造

1.5 特殊情形:仅上行通信

1.5.1 问题简化

1.5.2 交替优化框架

1.5.3 SOCP转化

1.6 和速率最大化问题求解

1.6.1 问题重构

1.6.2 SCA处理非凸目标与约束

第二部分:结构化伪代码

算法 1:功率最小化主算法(基于 SCA)

算法 2:低复杂度 AO 算法(仅上行通信场景)

算法 3:和速率最大化算法

算法 4:接收波束成形计算(闭式解)

第三部分:代码复现

脚本1:FD-ISAC系统模型与信道生成

脚本2:功率最小化实现(SCA算法)

脚本3:低复杂度AO算法实现(SOCP)

脚本4:和速率最大化实现

脚本5:性能比较与系统评估

系统使用说明

环境配置

执行顺序

关键特性


目录

  • 第一部分:原理详解

  • 第二部分:结构化伪代码

  • 第三部分:代码复现


第一部分:原理详解

1.1 引言与系统模型

1.1.1 全双工ISAC架构

考虑一个集成感知与通信全双工系统,基站配备两组均匀线

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