Beamforming design has been widely investigated for integrated sensing and communication (ISAC) systems with full-duplex (FD) sensing and half-duplex (HD) communication. To achieve higher spectral efficiency, in this paper, we extend existing ISAC beamforming design by considering the FD capability for both radar and communication. Specifically, we consider an ISAC system, where the base station (BS) performs target detection and communicates with multiple downlink users and uplink users reusing the same time and frequency resources. We jointly optimize the downlink dual-functional transmit signal and the uplink receive beamformers at the BS and the transmit power at the uplink users. The problem is formulated to minimize the total transmit power of the system while guaranteeing the communication and sensing requirements. The downlink and uplink transmissions are tightly coupled, making the joint optimization challenging. To handle this issue, we first determine the receive beamformers in closed forms with respect to the BS transmit beamforming and the user transmit power and then suggest an iterative solution to the remaining problem. We demonstrate via numerical results that the optimized FD communication-based ISAC leads to power efficiency improvement compared to conventional ISAC with HD communication.


翻译:为了提高光谱效率,本文件通过考虑雷达和通信的FD能力,扩展了ISAC现有的ISAC光束设计。具体地说,我们认为,在ISAC系统中,基地站进行目标检测,并与多个下行用户和上行用户进行通信联系,同时重复使用同一时间和频率资源。我们共同优化双功能发送信号和上行链接接收信号的下行链路和上行链路信号,以及上行链路用户的传输能力。我们提出问题是为了尽量减少系统的全部传输能力,同时保证通信和感知要求。下行链路和上行链路传输是紧密结合的,使联合优化具有挑战性。为了处理这一问题,我们首先确定与BS传输成型和用户传输电源的封闭式接收信号,然后提出对遗留问题的迭代解决方案。我们通过数字结果证明,优化基于ISAC的HDFM通信与常规ISAC的节能比,我们通过SHDFD通信与常规ISAC的节能提高。

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!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
69+阅读 · 2022年7月11日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28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
【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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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 · 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 · 2011年12月31日
VIP会员
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
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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 · 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 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员