DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2026.3694198
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Tianyu Fang وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة الرادار ومعالجة الإشارات
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث نهجًا منظمًا لتحسين تشكيل الشعاع في أنظمة الاستشعار المتكاملة والاتصالات (ISAC)، مع معالجة التحديات المزدوجة المتمثلة في تعزيز الكفاءة الطيفية ودقة التقدير. يقترح المؤلفون خوارزمية تقريب محدب متتالي (SCA) تعيد صياغة مشكلة التحسين غير المحدب إلى سلسلة من المشاكل الفرعية المحدبة، مما يضمن التقارب إلى حل محلي مثالي. تسمح هذه الطريقة، بالاشتراك مع ثنائية لاغرانج، باشتقاق هيكل تشكيل شعاع مثالي يهدف إلى تقليل الحد الأدنى من كرامر-راو (CRLB) مع الحفاظ على الأداء. ومن الجدير بالذكر أن النتائج تشير إلى إمكانية تقليل تدفقات الرادار، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة الحسابية.
في الخاتمة، يؤكد المؤلفون على تحقيقهم في تعظيم المجموع الموزون لمعدل المجموع وأثر مصفوفة معلومات فيشر (FIM) تحت قيود الطاقة الكلية. يحددون خاصية استهلاك الطاقة الكاملة لأنظمة ISAC ويقترحون خوارزمية تكرارية منخفضة التعقيد مع تقارب مثبت. يسهل الهيكل المثالي لتشكيل الشعاع المستمد تقليلًا كبيرًا في أبعاد متغيرات التحسين، مما يعزز الكفاءة الحسابية. تظهر المحاكاة العددية أن الطريقة المقترحة تتفوق على المعايير الحالية. الخوارزميات المطورة قابلة للتكيف مع سيناريوهات ISAC الأكثر تعقيدًا وقد تستفيد أيضًا أنظمة أخرى، مثل MIMO الضخم الخالي من الخلايا والتصاميم المعتمدة على التفكيك العميق، مما يقترح طرقًا للبحث المستقبلي.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة الطلبات المتطورة لتقنيات الاتصالات اللاسلكية المستقبلية، والتي تعتبر ضرورية لدعم التطبيقات المبتكرة مثل المركبات المستقلة، والواقع الممتد، والمصانع الذكية، وأنظمة الرعاية الصحية المتقدمة. تتطلب هذه التطبيقات اتصالات موثوقة للغاية، ذات زمن استجابة منخفض، إلى جانب قدرات استشعار دقيقة لمهام مثل إدراك البيئة، والتحديد، والتتبع. ومن التحديات الكبيرة المحددة هو توفر الطيف المحدود، حيث تعمل الاتصالات التقليدية والاستشعار في نطاقات تردد منفصلة، مما يؤدي إلى استخدام غير فعال للطيف وزيادة تكاليف الأجهزة.
لمعالجة هذه التحديات، تم اقتراح مفهوم الاستشعار المتكامل والاتصالات (ISAC) كحل واعد. يدمج ISAC وظائف الاتصالات اللاسلكية والاستشعار بالرادار ضمن إطار موحد، مما يسمح بمشاركة إشارات الترددات الراديوية. تعزز هذه التكامل كفاءة الطيف، وتقلل من تكاليف البنية التحتية، وتحسن من كفاءة الطاقة مقارنة بالأنظمة التقليدية التي تعالج الاتصالات والاستشعار ككيانات منفصلة. تؤكد الورقة على ضرورة وجود تقنيات تشكيل شعاع مخصصة يمكن أن تستوعب الوظائف المزدوجة لـ ISAC مع الحفاظ على الوعي بالتعقيد، مما يسهل التعايش بين هذه القدرات ضمن الموارد المشتركة.
النتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائج المحاكاة التي تقيم التعقيد الحسابي، والتقارب، والأداء للخوارزميات المقترحة. تستخدم المحاكاة معلمات مثل $N_t = 16$، $N_r = 20$، $N_s = N_t$، $K = 4$، $M = 2$، $L = 64$، $\delta_s = 1$، و$\delta_c = 0.25$. يتم تثبيت قدرة الإرسال عند $P_t = 10 \text{ dBm}$، مع تعيين تباينات الضوضاء إلى $\sigma^2_s = \sigma^2_{ck} = 0 \text{ dBm}$. يتم استخدام نموذج تلاشي رايلي لقناة الاتصال، ويتم تعريف تكوين مصفوفة مستوية موحدة (UPA) مع $N_{th} = 4$ و$N_{tv} = 4$.
يتم بناء متجه التوجيه $a(\theta, \phi)$ باستخدام حاصل ضرب كرونكر للمكونات الأفقية والرأسية، مع حساب مشتقاتها الجزئية لتسهيل التحليل. يتم نمذجة مقطع الرادار كـ $\alpha_m = 0.1 \times (1 + 0.2\nu_u)e^{2j\pi\nu_u}$، حيث $\nu_u$ موزع بشكل موحد. يتم أيضًا أخذ عينات من الزوايا $\theta_m$ و$\phi_m$ من توزيع موحد. يتم تعيين تسامح التقارب للخوارزمية 1 إلى $10^{-4}$، ويتم حساب النتائج على مدى 100 تحقق من القناة، مما يظهر توازنًا بين أداء الاتصالات والاستشعار كما هو موضح في الأشكال المقدمة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة الضوء على التحديات المستمرة والتقدم في تحسين تشكيل الشعاع لأنظمة الاستشعار المتكاملة والاتصالات (ISAC)، خصوصًا في سياقات متعددة المستخدمين ومتعددة الهوائيات. يستعرض مقاييس مختلفة تستخدم لتقييم أداء الاتصالات، مثل معدل المجموع القابل للتحقيق (SR) ونسبة الإشارة إلى التداخل زائد الضوضاء (SINR)، إلى جانب مقاييس أداء الاستشعار مثل الحد الأدنى من كرامر-راو (CRLB). تشير الورقة إلى أنه بينما يعتبر SR مقياسًا أساسيًا لشبكات الاتصالات، فإن CRLB يعد معيارًا حاسمًا لدقة تقدير المعلمات في تطبيقات الاستشعار. ومع ذلك، فإن تحسين تشكيل الشعاع بناءً على هذه المقاييس معقد بسبب طبيعتها غير المحدبة.
يلخص المؤلفون المساهمات المهمة في هذا المجال، بما في ذلك الطرق التي تدمج الاسترخاء شبه المحدد (SDR) مع تقنيات مثل التقريب المحدب المتتالي (SCA) لتحقيق حلول محلية مثالية لتحقيق توازن بين SR وCRLB تحت قيود الطاقة. يقترحون نهجًا جديدًا يحدد الهيكل المثالي لتشكيل الشعاع (OBS) لأنظمة ISAC المعتمدة على CRLB، مما يمكّن عملية تحسين أكثر كفاءة. يعد هذا النهج مفيدًا بشكل خاص للشبكات الكبيرة، حيث يقلل من التعقيد الحسابي مع الحفاظ على الأداء. تختتم الورقة بالتأكيد على الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف للهياكل المثالية لتشكيل الشعاع لتعزيز تصميم أنظمة ISAC، مما يمهد الطريق لاتجاهات البحث المستقبلية.
DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2026.3694198
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Tianyu Fang et al.
Primary Topic: Radar Systems and Signal Processing
Overview
The research paper presents a structured approach to optimize beamforming in Integrated Sensing and Communications (ISAC) systems, addressing the dual challenges of enhancing spectral efficiency and estimation accuracy. The authors propose a successive convex approximation (SCA) algorithm that reformulates the non-convex optimization problem into a series of convex subproblems, ensuring convergence to a locally optimal solution. This method, combined with Lagrange duality, allows for the derivation of an optimal beamforming structure aimed at minimizing the Cramér-Rao lower bound (CRLB) while maintaining performance. Notably, the findings indicate a feasible reduction in radar streams, leading to improved computational efficiency.
In the conclusion, the authors emphasize their investigation into maximizing the weighted sum of the sum rate and the trace of the Fisher Information Matrix (FIM) under a total power constraint. They identify a full power consumption property for ISAC systems and propose a low-complexity iterative algorithm with proven convergence. The optimal beamforming structure derived facilitates a significant reduction in the dimensionality of the optimization variables, enhancing computational efficiency. Numerical simulations demonstrate that the proposed method outperforms existing benchmarks. The algorithms developed are adaptable to more complex ISAC scenarios and may also benefit other systems, such as cell-free massive MIMO and deep unfolding-based designs, suggesting avenues for future research.
Introduction
The introduction of the paper discusses the evolving demands of future wireless communication technologies, which are essential for supporting innovative applications such as autonomous vehicles, extended reality, smart factories, and advanced healthcare systems. These applications necessitate ultra-reliable, low-latency communications alongside precise sensing capabilities for tasks like environment perception, localization, and tracking. A significant challenge identified is the limited availability of spectrum, as traditional communications and sensing operate in separate frequency bands, leading to inefficient spectrum utilization and increased hardware costs.
To address these challenges, the concept of Integrated Sensing and Communications (ISAC) has been proposed as a promising solution. ISAC integrates wireless communication and radar sensing functionalities within a unified framework, allowing for shared radio-frequency signals. This integration enhances spectrum efficiency, reduces infrastructure costs, and improves energy efficiency compared to conventional systems that treat communications and sensing as distinct entities. The paper emphasizes the necessity for dedicated beamforming techniques that can accommodate the dual functionalities of ISAC while maintaining complexity awareness, thereby facilitating the coexistence of these capabilities within shared resources.
Results
In this section, the authors present the simulation results that assess the computational complexity, convergence, and performance of the proposed algorithms. The simulations utilize parameters such as $N_t = 16$, $N_r = 20$, $N_s = N_t$, $K = 4$, $M = 2$, $L = 64$, $\delta_s = 1$, and $\delta_c = 0.25$. The transmit power is fixed at $P_t = 10 \text{ dBm}$, with noise variances set to $\sigma^2_s = \sigma^2_{ck} = 0 \text{ dBm}$. A Rayleigh fading model is employed for the communication channel, and the Uniform Planar Array (UPA) configuration is defined with $N_{th} = 4$ and $N_{tv} = 4$.
The steering vector $a(\theta, \phi)$ is constructed using the Kronecker product of horizontal and vertical components, with their respective partial derivatives calculated to facilitate analysis. The radar cross-section is modeled as $\alpha_m = 0.1 \times (1 + 0.2\nu_u)e^{2j\pi\nu_u}$, where $\nu_u$ is uniformly distributed. The angles $\theta_m$ and $\phi_m$ are also sampled from a uniform distribution. The convergence tolerance for Algorithm 1 is set to $10^{-4}$, and results are averaged over 100 channel realizations, demonstrating a tradeoff between communication and sensing performance as illustrated in the provided figures.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the ongoing challenges and advancements in beamforming optimization for Integrated Sensing and Communication (ISAC) systems, particularly in multiuser, multi-antenna contexts. It reviews various metrics used to evaluate communication performance, such as the achievable sum rate (SR) and signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), alongside sensing performance metrics like the Cramér-Rao lower bound (CRLB). The paper notes that while the SR is a fundamental measure for communication networks, the CRLB serves as a critical benchmark for parameter estimation accuracy in sensing applications. However, optimizing beamformers based on these metrics is complicated due to their non-convex nature.
The authors summarize significant contributions to the field, including methods that integrate semi-definite relaxation (SDR) with techniques like successive convex approximation (SCA) to achieve locally optimal solutions for balancing SR and CRLB under power constraints. They propose a novel approach that identifies the optimal beamforming structure (OBS) for CRLB-based ISAC systems, enabling a more efficient optimization process. This approach is particularly beneficial for large-scale networks, as it reduces computational complexity while maintaining performance. The paper concludes by emphasizing the need for further exploration of the optimal beamforming structures to enhance the design of ISAC systems, setting the stage for future research directions.