Integrated sensing and communication (ISAC) has been regarded as one of the most promising technologies for future wireless communications. However, the mutual interference in the communication radar coexistence system cannot be ignored. Inspired by the studies of reconfigurable intelligent surface (RIS), we propose a double-RIS-assisted coexistence system where two RISs are deployed for enhancing communication signals and suppressing mutual interference. We aim to jointly optimize the beamforming of RISs and radar to maximize communication performance while maintaining radar detection performance. The investigated problem is challenging, and thus we transform it into an equivalent but more tractable form by introducing auxiliary variables. Then, we propose a penalty dual decomposition (PDD)-based algorithm to solve the resultant problem. Moreover, we consider two special cases: the large radar transmit power scenario and the low radar transmit power scenario. For the former, we prove that the beamforming design is only determined by the communication channel and the corresponding optimal joint beamforming strategy can be obtained in closed-form. For the latter, we minimize the mutual interference via the block coordinate descent (BCD) method. By combining the solutions of these two cases, a low-complexity algorithm is also developed. Finally, simulation results show that both the PDD-based and low-complexity algorithms outperform benchmark algorithms.


翻译:综合遥感和通信(ISAC)被认为是未来无线通信最有前景的技术之一。然而,对通信雷达共存系统的相互干扰不容忽视。根据对可重新配置的智能表面(RIS)的研究,我们提出一个双RIS辅助共存系统,部署两个RIS来增强通信信号和抑制相互干扰。我们的目标是共同优化RIS和雷达的波束,以尽量扩大通信性能,同时保持雷达探测性能。所调查的问题具有挑战性,因此我们通过引入辅助变量,将它转变成一个等效但更易移动的形式。然后,我们提出一种基于双分解的双重算法来解决由此产生的问题。此外,我们考虑了两个特殊案例:大型雷达传输功率情景和低雷达传输功率情景。关于前者,我们证明光成设计只能由通信频道决定,而相应的联合成型战略可以通过封闭式获得。对于后者,我们通过引入相协调的回落(BCD)方法来尽量减少相互干扰。然后,我们提出了一种基于双分解(PDDD)的算法方法。我们考虑了两个案例的解决方案:大型雷达传输能力和低式算法,最后显示一种低反变法。

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