The new concept of semi-integrated-sensing-and-communication (Semi-ISaC) is proposed for next-generation cellular networks. Compared to the state-of-the-art, where the total bandwidth is used for integrated sensing and communication (ISaC), the proposed Semi-ISaC framework provides more freedom as it allows that a portion of the bandwidth is exclusively used for either wireless communication or radar detection, while the rest is for ISaC transmission. To enhance the bandwidth efficiency (BE), we investigate the evolution of Semi-ISaC networks from orthogonal multiple access (OMA) to non-orthogonal multiple access (NOMA). First, we evaluate the performance of an OMA-based Semi-ISaC network. As for the communication signals, we investigate both the outage probability (OP) and the ergodic rate. As for the radar echoes, we characterize the ergodic radar estimation information rate (REIR). Then, we investigate the performance of a NOMA-based Semi-ISaC network, including the OP and the ergodic rate for communication signals and the ergodic REIR for radar echoes. The diversity gains of OP and the high signal-to-noise ratio (SNR) slopes of the ergodic REIR are also evaluated as insights. The analytical results indicate that: 1) Under a two-user NOMA-based Semi-ISaC scenario, the diversity order of the near-user is equal to the coefficient of the Nakagami-m fading channels (m), while that of the far-user is zero; and 2) The high-SNR slope for the ergodic REIR is based on the ratio of the radar signal's duty cycle to the pulse duration. Our simulation results show that: 1) Semi-ISaC has better channel capacity than the conventional ISaC; and 2) The NOMA-based Semi-ISaC has better channel capacity than the OMA-based Semi-ISaC.


翻译:为下一代蜂窝网络提出了半集成遥感和通信(Semi-ISaC)的新概念。与全带宽用于综合遥感和通信(ISaC)的先进工艺相比,拟议的Semi-ISaC框架提供了更大的自由,因为它允许部分带宽仅用于无线通信或雷达探测,而其余则用于ISaC传输。为了提高带宽效率(BE),我们调查了半-ISaC网络从正方位多重访问(OMA)到非直方位多重访问(NOMA)的演变情况。首先,我们评估了基于OMA的半地平流数据网络的性能。我们评估了OMIC的S-多端数据性能,同时,我们评估了OMA的S-直径直流数据(OMIS-IA)的性能,同时显示了SIMO-RIMA的性电路运量(O-RIMA-RIS)的性能,而O-S-MI的S-RISDRM(O-RIS-RIS)的性电路段的性电路路段能也显示了。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2021年12月8日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月20日
Arxiv
19+阅读 · 2022年10月6日
VIP会员
相关VIP内容
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2021年12月8日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员