On the Fundamental Tradeoff of Integrated Sensing and Communications Under Gaussian Channels

论文

摘要

通感一体化(Integrated Sensing and Communication，ISAC)是下一代无线网络的重要技术，它通过共享无线资源，使独立传感与通信(Sensing and Communication，S&C)系统的性能得到显著提高。本文研究了矢量高斯信道下的点对点(P2P)ISAC 模型，并提出使用 Cramer-Rao 界(CRB)速率区域作为描述基本 S&C 权衡的基本工具。特别地，我们考虑了从双功能 ISAC Tx 发射统一 ISAC 波形的场景，该方案同时使用通信 RX 和 Sensing Rx 执行 S＆C 任务。为了执行这两个 S&C 任务，ISAC 波形需要是随机的，以此来传送通信信息，并且作为参考信号在 ISAC Tx 和 Sensing Rx 两者处的实现完全已知的，如在典型雷达系统。在本文中，我们将 ISAC 波形视为感测信号模型中的随机但干扰已知的参数，并定义 Miller-Chang 型 CRB 用于感测性能的分析。

作为本文的主要贡献，我们在 CRBrate 区域的两个角点表征了 S＆C 的性能，即$P_{SC}$表明在最小化 CRB 约束下最大可实现的通信速率，$P_{CS}$表示在最大通信率的约束下最小可实现的 CRB。特别是，我们在$P_{SC}$处得出了高 SNR 通信能力，并为$P_{CS}$的传感 CRB 提供了下限和上限。我们表明，这两个点可以通过传统的高斯 n 信号和一种新的策略来实现，该策略依赖于一组半酉矩阵（即 Stiefel 流行）的均匀分布。基于上述分析，我们在实现的 CRB 率区域内提供了外界和各种内界。

我们的主要结果揭示了 ISAC 系统中的双重权衡，包括子空间权衡 (ST) 和确定性随机权衡 (DRT)，分别取决于 S&C 采用的资源分配和数据调制方案。在此框架内，我们研究了最先进的 ISAC 信号策略，并研究了许多说明性示例，并通过数值模拟进行了验证。

问题

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