ISAC: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~

Integrated Sensing and Communications: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond

• 通感一体化：面向6G及更远的双功能无线网络
• 摘要
• [I. 引言](#I. 引言)
• • [A. 背景与动机](#A. 背景与动机)
  • [B. ISAC的历史](#B. ISAC的历史)
• [II. 应用和工业进展](#II. 应用和工业进展)
• [Ⅲ. ISAC中的绩效权衡](#Ⅲ. ISAC中的绩效权衡)
• • [A. S & C绩效指标](#A. S & C绩效指标)
  • [B. 信息-理论限度](#B. 信息-理论限度)
  • [C. Phy中的权衡](#C. Phy中的权衡)
  • [D. 在 S & C 空间Dofs中的权衡](#D. 在 S & C 空间Dofs中的权衡)
  • [E. 跨层权衡](#E. 跨层权衡)
• [IV. ISAC的波形设计](#IV. ISAC的波形设计)
• • [A. 不重叠的资源分配](#A. 不重叠的资源分配)
  • [B. 完全统一的波形](#B. 完全统一的波形)
• [V. 接收信号处理](#V. 接收信号处理)
• [Ⅵ. 通信辅助感知：感知网络](#Ⅵ. 通信辅助感知：感知网络)
• [Ⅶ. 感知辅助通信](#Ⅶ. 感知辅助通信)
• • [A. 感知辅助波束训练](#A. 感知辅助波束训练)
  • [B. 感知辅助的波束跟踪与预测](#B. 感知辅助的波束跟踪与预测)
  • [C. 感知辅助的资源分配](#C. 感知辅助的资源分配)
  • [D. 感知助的PHY安全](#D. 感知助的PHY安全)
• [VIII. ISAC与其他新兴技术的互动](#VIII. ISAC与其他新兴技术的互动)
• • [A. ISAC遇到边缘智能](#A. ISAC遇到边缘智能)
  • [B. 可重构智能表面( RIS )支持的ISAC](#B. 可重构智能表面( RIS )支持的ISAC)
  • [C. ISAC与UAVs](#C. ISAC与UAVs)
  • [D. 其他](#D. 其他)
• [IX. 结论](#IX. 结论)

通感一体化：面向6G及更远的双功能无线网络

摘要

对集成传感与通信( ISAC )的背景、关键应用范围和最先进的方法进行了全面的综述。首先从历史角度讨论了传感与通信（S&C）之间的相互作用，然后探讨了 ISAC 的多个方面以及由此带来的性能提升。通过介绍当前和潜在的使用案例，我们阐明了与 ISAC 相关的行业进展和标准化活动。我们分析了 S&C 之间的一系列性能权衡 ，包括信息理论限制、物理层性能权衡和跨层设计权衡。接下来，我们讨论 ISAC 的信号处理方面，即 ISAC 波形设计和接收信号处理 。此外，我们还提出了在感知网络框架内实现 S&C 深度集成的设想，即通过通信辅助感知和感知辅助通信实现这两种功能的相互辅助。最后，我们确定了 ISAC 与其他新兴通信技术的潜在整合及其对未来无线网络的积极影响。

图1. ISAC技术框架及论文结构。

I. 引言

A. 背景与动机

感知从有噪声的观测中收集和提取信息 ，而通信则侧重于通过特定的信号传输信息 ，然后从噪声环境中恢复信息。ISAC的最终目标是将这两种操作统一起来，并追求它们之间的直接折衷以及相互的性能增益。

B. ISAC的历史

在最早的ISAC实现中( 20世纪60年代)，通信信息通过脉冲间隔调制( Pulse Interval Modulation，PIM )嵌入到一组雷达脉冲中，其中雷达被用作导弹的测距仪表。

1 ) 雷达的早期发展： 早期雷达由机械马达驱动，通过周期性旋转天线在空间搜索目标（缺乏多功能性和灵活性，以及相对容易被干扰和干扰）。因此，发展了相控阵，即电子扫描阵列技术，以规避其中的许多缺点。相控阵系统不是机械地旋转天线，而是产生信号的空间波束，可以在不同的方向上进行电子控制。

2 ) 雷达和通信是如何相互激发的：" Mammut "可能不仅是第一个相控阵雷达系统，而且是第一个多天线系统，这启发了多输入多输出( MIMO )通信系统的发明。1994年MIMO通信专利授权--2004MIMO雷达，在MIMO雷达中，每个天线发射单独的波形，而不是基准波形的相移对应物。这导致虚拟孔径扩大，与相控阵雷达相比提高了灵活性和传感性能。（之后研究有基于chirp（2000）和OFDM信号（2010）的两类方案分别是"以感知为中心"和"以通信为中心"等）。

3 ) 雷达与通信的并行发展： 2010年，大规模MIMO ( massive MIMO，mMIMO )在Marzetta的开创性工作中被提出，随后成为5G及以后网络的核心技术之一[ 31 ]。三年后的2013年，纽约大学发表了他们的标志性论文，探讨了利用毫米波信号进行移动通信的可行性。从此，mmWave和mMIMO成为了一对互相帮助的完美伴侣。然而，阻止mMIMO毫米波技术大规模部署的一个关键挑战是，由于需要大量的毫米波射频链路而带来的巨大硬件成本和能耗。这迫使无线研究人员重新思考mMIMO系统的射频前端架构。其中，混合模数( Hybrid Analog Digital，HAD )结构通过设计良好的移相器(甚至开关)网络将大量天线与少量射频链路连接，从而降低成本和能耗，成为一种可行的解决方案。巧合的是，在 mMIMO 诞生的同一年，相控 MIMO 雷达 的概念在文献 [36] 中被提出，它试图在相控阵雷达和 MIMO 雷达之间取得平衡 。需要注意的是，MIMO 雷达通过在每个天线上发射单独的波形，有利于提高 DoFs，但代价是阵列增益有限；相反，相控阵雷达通过将发射功率集中到目标方向，有利于获得更高的阵列增益，但 DoFs 会受到影响。与用于通信的 HAD 结构一样，一个自然的想法是设计一种系统结构，通过移相器阵列将多个天线与数量有限的射频链连接起来，从而弥合两者之间的差距。通过这种方式，相位多输入多输出雷达实现了相控阵雷达和多输入多输出雷达之间的灵活权衡[36]。在只有单个射频链的极端情况下，相控多输入多输出雷达可简化为相控阵雷达。另一方面，如果射频链的数量等于天线的数量，相控多输入多输出雷达就等同于多输入多输出雷达。

4 ) S & C的融合： 上述相似之处为将两种技术融合到系统和设备中提供了明确的机会，可以用单一的传输服务于传感和通信。事实上，雷达和通信技术是如此紧密地交织在一起，以至于在过去的十年里，它们朝着同一个方向发展。即高频段 和大规模天线阵列，这本质上是对更多频谱和空间资源的需求。从通信的角度来看，大带宽和天线阵列提高了通信容量，并提供了大量的连接。另一方面，增加天线的带宽和数量也将显著提高雷达在距离和角度分辨率上的性能，即能够更准确地感知更多的目标，或者对复杂环境进行测绘。（相当于是雷达（高频）保证精准，MIMO保证广泛）

· 波束训练，波束对准，波束跟踪和波束管理，所有这些都可以基于HAD结构。值得注意的是，波束域的通信在一定程度上模仿了传统的雷达信号处理，其中波束训练和跟踪可以类比为目标搜索和跟踪。

图2. S & C之间的相互作用-历史角度。

II. 应用和工业进展

Ⅲ. ISAC中的绩效权衡

在本节中，我们识别ISAC中的性能权衡，包括关于信息论的限制、PHY性能、传播通道和跨层度量的权衡。

A. S & C绩效指标

1 ) 感知性能度量： 感知任务大致可以分为检测、估计和识别3类。检测 是指在给定噪声和/或干扰观测的情况下，对被感知对象的状态进行二元/多元决策；估计 是指从噪声和/或干扰的观测中提取被感知对象的有用参数。这可能包括估计目标的距离/速度/角度/数量/大小。估计性能可以通过均方误差( MSE )和克拉美罗界( CRB )来衡量。识别 是指根据有噪声和/或受干扰的观察来理解被感知对象是什么。这可能包括目标识别和人类活动/事件识别。识别通常被定义为应用层的分类任务，其性能通过识别精度度量来评估。对于PHY上的感知任务，检测概率、虚警概率、MSE和CRB是特别感兴趣的。对于更高层的应用程序，识别精度是基于学习的方案的核心。更高级的感知任务，例如成像，需要对复杂目标执行多次检测和估计操作。

2 ) 通信性能度量： 与感知类似，通信任务也可以建立在不同的层上。在本节中，我们考虑通信的PHY性能指标 。一般而言，通信性能可以从有效性（效率）和可靠性 两个方面进行评估。效率：信息的成功传输是以频谱、空间、能量等无线资源为代价的。相应地，效率是在有限的可用资源[ 100 ]，[ 101 ]的情况下，评估从发送端到接收端成功传输多少信息的度量（频谱效率，能量效率分别定义为单位带宽/能量的可达速率）。可靠性：常用的衡量指标包括中断概率、误码率( BER )、误符号率( SER )和误帧率( FER )。

B. 信息-理论限度

C. Phy中的权衡

D. 在 S & C 空间Dofs中的权衡

另一个基本的权衡自然地出现在ISAC系统中，因为在S & C中对空间资源的不同处理。在一个通用的通信系统中，需要"利用信道中的所有可用自由度( DoF ) " [ 101 ]来提高通信性能。例如，非视距( Non-Lo S，NLoS )传播最初被认为对无线系统有害，因为它会导致信道衰落。随着多天线技术的发展，令人惊讶的是，一个常识被浓缩，即利用NLo S路径和衰落效应为MIMO通信提供分集和Do F。相反，对于感知来说，并不是所有的路径都是有用的，其中一些路径可能会对感知性能产生负面影响。在典型的雷达应用中，被感兴趣目标以外的物体反射的信号被称为"杂波"，被认为是有害的，需要进行缓解。NLo S组分总体上属于这一类。

为了平衡S & C性能，需要精心设计ISAC波形X，为每条传播路径分配功率和其他资源，以同时保证S & C性能，这时可以使用凸优化技术来解决该问题。

E. 跨层权衡

IV. ISAC的波形设计

波形设计在ISAC系统中起着关键的作用，它主要集中于设计一种双功能波形，通过共享使用信令资源来进行S & C，从而实现集成增益。根据集成级别的不同，ISAC波形可以从最松散耦合的方法(时间- /频率- /空间/码分)构思到最紧密耦合的方法(完全统一的波形)。在这一部分，我们首先概述了非重叠资源分配的ISAC波形设计，然后讨论了完全统一波形设计的方法。

A. 不重叠的资源分配

不难看出，S & C可以在正交/非重叠的无线资源上进行调度，这样它们就不会相互干扰。这可以在时域、频域、空域甚至码域上实现，这些域分别称为时间域、频率域、空域和码分ISAC。

1 ) 时分ISAC： 时分ISAC是目前耦合最松散的波形设计，可以方便地实现到现有的商业系统中。在文献[ 22 ]中，提出了一种雷达-通信联合波形设计，其中传输时间分为雷达周期和无线电周期。特别地，具有up -和降调频调制的调频连续波形( FMCW )用于雷达感知，而各种调制方案，如BPSK、PPM和OOK可以灵活地用于通信。

2 ) 频分ISAC： 频分ISAC是另一种简单的选择，它通常基于OFDM波形构造。从这个意义上说，它不像它的时分对应那样灵活，在那里可以使用任何S & C波形。具体来说，在给定信道条件、S & C所需的关键性能指标以及发射机的功率预算的情况下，S & C功能被分配到不同的子载波上。

3 ) 空分ISAC： 由于MIMO和mMIMO技术的研究进展，空间分区ISAC最近受到关注[ 134 ]。在这些方法中，S & C是在正交的空间资源上进行的，例如不同的天线组[ 120 ]。

4 ) 码分ISAC： 除了时间、频率和空间划分机制外，码分设计也被认为是可行的ISAC解决方案，其中传感和通信信号由正交/准正交序列承载[ 136 ]，[ 137 ]。

虽然易于在硬件平台上实现，但上述设计存在频谱和能量效率低的问题。为了最大化集成增益，设计一个完全统一的ISAC波形是有利的，其中时间、频谱、空间和信号资源在S & C之间以共享的方式利用[ 28 ]，[ 29 ]。

B. 完全统一的波形

完全统一的ISAC波形通常遵循三种设计理念，即以传感为中心的设计( SCD )、以通信为中心的设计( CCD )和联合设计( JD )方法。

1 ) 感知中心设计： SCD旨在将通信功能集成到现有的感知波形/基础设施中。换言之，传感性能需要得到首要保证。然而，纯雷达感知波形由于不包含信号信息，无法直接用于通信。SCD的本质是将信息数据嵌入到感知波形中，而不会过度降低感知性能。a )线性调频基波形设计(时频域嵌入)b )旁瓣控制方法(空间域嵌入)：c )索引调制：

2 ) 以通信为中心的设计： 与SCD不同，以通信为中心的设计实现了对现有通信波形/系统的感知功能，即通信是需要保证的主要功能。原则上，任何通信波形都可以用于单静态传感，因为发射端完全知道该波形。然而，通信数据带来的随机性可能会大大降低系统的感知性能。

3 ) 联合设计： 如上所述，虽然SCD和CCD方案在一定程度上实现了ISAC，但它们未能在S & C之间建立可扩展的折衷关系。也就是说，SCD和CCD是ISAC波形设计中的两种极端情况，在传感/通信性能得到充分保证的前提下，通信/传感功能以相当受限的方式实现。为了解决这个问题，JD被认为是一种很有前途的方法。与SCD和CCD不同，JD旨在从地面构想ISAC波形，而不是依赖于现有的传感和通信波形。这提供了额外的DoF和灵活性，从而同时提高了S & C的性能水平。

V. 接收信号处理

图3. ISAC接收机的总体结构。

Ⅵ. 通信辅助感知：感知网络

通信可以通过以下两个层次的设计方法来辅助感知：

1 )帧级ISAC： 感知由默认的通信帧结构和协议支持，如Wi - Fi 7和5G NR。

2 )网络级ISAC： 由先进的无线网络架构支持的分布式/网络化感知，如Cloud - RAN ( C-RAN )。

Ⅶ. 感知辅助通信

一个例子是通过将导频从发送器发送到接收器，在数据传输之前估计CSI 。感知辅助通信的另一个例子是认知无线电背景下的频谱感知，次用户在感兴趣的频段上检测到主用户的存在，如果频段不存在，则利用频谱传递信息。虽然在上述应用中确实采用了传感技术来协助通信，但我们强调，传统的传感辅助通信方案通常依赖于基于设备的协作传感，即传感设备应连接到被感知的目标上，而雷达传感等免设备技术在改善通信性能方面仍未得到广泛探索。接下来，我们以感知辅助的V2X网络为例，说明如何利用感知，特别是无设备感知来增强毫米波通信性能，从而追求协作增益。

A. 感知辅助波束训练

波束训练：发射机通过不同的空间波束向接收机发送导频。接收机通过使用不同的接收合成器/波束形成器来测量接收导频的SNR，并将产生最高SNR的波束对的指标反馈给发射机。通过这种方式，发射和接收波束相互对准。尽管如此，穷举搜索最优配对需要大量的导频以及频繁的上行反馈，从而导致较大的开销和较高的时延。为了保证V2X网络等延迟关键应用的通信QoS，需要将波束训练开销降至最低，这激发了基于传感器辅助的波束对齐研究。事实上，通过利用GNSS、雷达、激光雷达和相机等传感器提供的先验信息，可以缩小波束的搜索空间。

B. 感知辅助的波束跟踪与预测

一旦通信链路建立，即通过波束训练完成初始接入，为了保持通信质量，发送端和接收端都需要跟踪最优波束对的变化，这被称为波束跟踪。

C. 感知辅助的资源分配

D. 感知助的PHY安全

VIII. ISAC与其他新兴技术的互动

A. ISAC遇到边缘智能

B. 可重构智能表面( RIS )支持的ISAC

C. ISAC与UAVs

D. 其他

除了上述研究方向外，ISAC还可能与其他新兴和重要的技术结合，如低地球轨道( LEO )卫星网络、太赫兹( THz )通信和传感、数字孪生、正交时频空间( OTFS )调制等。

IX. 结论

原文链接

END

2024年9月8日