We consider transmit beamforming and reflection pattern design in reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted integrated sensing and communication (ISAC) systems to jointly precode communication symbols and radar waveforms. We treat two settings of multiple users and targets. In the first, we use a single RIS to enhance the communication performance of the ISAC system and design beams with good cross-correlation properties to match a desired beam pattern while guaranteeing a desired signal-to-interference plus noise ratio (SINR) for each user. In the second setting, we use two dedicated RISs to aid the ISAC system, wherein the beams are designed to maximize the worst-case target illumination power while guaranteeing a desired SINR for each user. We propose solvers based on alternating optimization as the design problems in both cases are non-convex optimization problems. Through a number of numerical simulations, we demonstrate the advantages of RIS-assisted ISAC systems. In particular, we show that the proposed single-RIS assisted ISAC system improves the minimum user SINR while suffering from a moderate loss in radar target illumination power. On the other hand, the dual-RIS assisted ISAC system improves both minimum user SINR as well as worst-case target illumination power at the targets, especially when the users and targets are not directly visible.


翻译:我们考虑在可重新整合的智能表面(RIS)辅助综合遥感和通信系统(ISAC)中,在联合预先编码通信符号和雷达波形系统(ISAC)中传送光成和反射模式设计;我们处理多种用户和目标的两种设置;首先,我们使用单一的RIS来提高ISAC系统的通信性能,设计具有良好的交叉关系特性的光束,以匹配理想的光束模式,同时保证每个用户都拥有理想的信号对干涉和噪音比率;在第二种情况下,我们使用两个专用的ISAC系统来帮助ISAC系统,其中的光束旨在最大限度地扩大最坏情况的目标照明能力,同时保证每个用户都拥有理想的SINR;我们使用一个单一的RI系统来提高最小用户对干涉的信号和噪音比率(SINR),我们提出基于交替优化的解决方案,因为这两种情况下的设计问题都是非convex优化问题;我们通过一些数字模拟,我们展示了ISAC系统的好处;特别是,我们表明,拟议的单一IRS系统在雷达目标中遭受中度损失的最小损失时帮助的SINRR,特别是作为最低指标目标的双重目标用户在SIRA得到协助。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
1+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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月27日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3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
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
1+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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员